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最大相关最小冗余限定性贝叶斯网络分类器学习算法
被引量：
4
1
作者
冯月进
张凤斌
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期71-77,共7页
朴素贝叶斯分类器(nave bayes)是一种简单而有效的基于贝叶斯思想的分类方法,但它的属性条件独立性假设并不符合实际,影响了它的分类性能。BAN(bayesian network augmented nave bayes)分类器扩展了朴素贝叶斯分类器,使其表示属性...
朴素贝叶斯分类器(nave bayes)是一种简单而有效的基于贝叶斯思想的分类方法,但它的属性条件独立性假设并不符合实际,影响了它的分类性能。BAN(bayesian network augmented nave bayes)分类器扩展了朴素贝叶斯分类器,使其表示属性之间依赖关系的能力增强,但是其学习算法需要大量的高维计算,在小采样数据集上,影响BAN分类器的分类性能。基于改进的最大相关最小冗余特征选择技术,提出限定性贝叶斯网络分类器学习算法(k-BAN)。本算法使用改进的最大相关最小冗余特征选择技术,通过选择属性结点的连接关系集合建立属性之间的依赖性关系。将该分类方法与NB,TAN和BAN分类器进行实验比较。实验结果表明,在小采样数据集上,本算法获得的限定性贝叶斯网络分类器具有更高的分类准确性。
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关键词
朴素贝叶斯
贝叶斯网络分类器
最大相关
性
最小冗余性
依赖
性
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职称材料
题名
最大相关最小冗余限定性贝叶斯网络分类器学习算法
被引量：
4
1
作者
冯月进
张凤斌
机构
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
出处
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期71-77,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61172168)
文摘
朴素贝叶斯分类器(nave bayes)是一种简单而有效的基于贝叶斯思想的分类方法,但它的属性条件独立性假设并不符合实际,影响了它的分类性能。BAN(bayesian network augmented nave bayes)分类器扩展了朴素贝叶斯分类器,使其表示属性之间依赖关系的能力增强,但是其学习算法需要大量的高维计算,在小采样数据集上,影响BAN分类器的分类性能。基于改进的最大相关最小冗余特征选择技术,提出限定性贝叶斯网络分类器学习算法(k-BAN)。本算法使用改进的最大相关最小冗余特征选择技术,通过选择属性结点的连接关系集合建立属性之间的依赖性关系。将该分类方法与NB,TAN和BAN分类器进行实验比较。实验结果表明,在小采样数据集上,本算法获得的限定性贝叶斯网络分类器具有更高的分类准确性。
关键词
朴素贝叶斯
贝叶斯网络分类器
最大相关
性
最小冗余性
依赖
性
Keywords
Naive Bayes
Bayesian network Augmented Naive Bayes
max-relevance
min-redundancy
dependence
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
最大相关最小冗余限定性贝叶斯网络分类器学习算法
冯月进
张凤斌
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
4
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