识别率95.79%
提出一种基于Dirichlet最大边际因子分析的模型，在保持生成能力的同时，显著提升服务器能耗特征的识别性能。
Buhua, Chen · Hanjiang, Liu · Chengbin, Shen · Buyang, Shen · Kunlun, Li
Frontiers in Energy Research 2023
通过联合学习判别子空间和生成模型，模型在10组件时识别率达95.79%，优于其他模型。
最大边际联合学习在提升预测性能的同时，仍保持模型的生成能力。
因子分析、相似性保持、Dirichlet过程混合和最大边际分类器在统一贝叶斯架构下联合学习，提升分类预测能力。
利用条件共轭性质，通过Gibbs采样即可进行参数推断。