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动态朴素贝叶斯网络分类器的特征子集选择 被引量:1
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作者 余民杰 王双成 杜瑞杰 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第2期57-59,共3页
分类准确性是分类器最重要的性能指标,特征子集选择是提高分类器分类准确性的一种有效方法。现有的特征子集选择方法主要针对静态分类器,缺少动态分类器特征子集选择方面的研究。首先给出具有连续属性的动态朴素贝叶斯网络分类器和动态... 分类准确性是分类器最重要的性能指标,特征子集选择是提高分类器分类准确性的一种有效方法。现有的特征子集选择方法主要针对静态分类器,缺少动态分类器特征子集选择方面的研究。首先给出具有连续属性的动态朴素贝叶斯网络分类器和动态分类准确性评价标准,在此基础上建立动态朴素贝叶斯网络分类器的特征子集选择方法,并使用真实宏观经济时序数据进行实验与分析。 展开更多
关键词 动态朴素贝叶斯网络 分类器 特征子集选择 高斯核函数
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