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利用增益率构建混合型选择性不完整数据分类器
被引量：
2
1
作者
陈景年
黄厚宽
+1 位作者
徐力
伊传环
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期117-120,共4页
鉴于已有的绝大多数选择性分类算法主要用于完整数据,而现实中的数据通常是不完整的并且包含许多冗余属性或无关属性,本文在已有工作基础上利用信息增益率构建了一种用于不完整数据的混合型的选择性贝叶斯分类器:GBSD.在12个标准的不完...
鉴于已有的绝大多数选择性分类算法主要用于完整数据,而现实中的数据通常是不完整的并且包含许多冗余属性或无关属性,本文在已有工作基础上利用信息增益率构建了一种用于不完整数据的混合型的选择性贝叶斯分类器:GBSD.在12个标准的不完整数据集上的实验结果表明,GBSD不仅能大幅度减少属性数目,而且比已有工作更能有效改善分类准确率和效率.
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关键词
信息增益率
贝叶斯方法
分类
特征选择
不完整数据
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职称材料
题名
利用增益率构建混合型选择性不完整数据分类器
被引量：
2
1
作者
陈景年
黄厚宽
徐力
伊传环
机构
山东财政学院信息与计算科学系
北京交通大学计算机与信息技术学院
济南市公路管理局
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期117-120,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60673089)
文摘
鉴于已有的绝大多数选择性分类算法主要用于完整数据,而现实中的数据通常是不完整的并且包含许多冗余属性或无关属性,本文在已有工作基础上利用信息增益率构建了一种用于不完整数据的混合型的选择性贝叶斯分类器:GBSD.在12个标准的不完整数据集上的实验结果表明,GBSD不仅能大幅度减少属性数目,而且比已有工作更能有效改善分类准确率和效率.
关键词
信息增益率
贝叶斯方法
分类
特征选择
不完整数据
Keywords
information gain ratio
bayesian method
classification
feature selection
incomplete data
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用增益率构建混合型选择性不完整数据分类器
陈景年
黄厚宽
徐力
伊传环
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
2
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