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基于选择性的贝叶斯分类器集成方法
被引量：
4
1
作者
郑建军
刘炜
+1 位作者
刘琼昕
刘玉树
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第6期724-727,共4页
提出一种基于选择性的贝叶斯分类器集成方法.该方法为避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响,在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集,并以这些子集训练不同的贝叶斯分类器,进而采用遗传算法优选贝叶斯分类器集成,其适...
提出一种基于选择性的贝叶斯分类器集成方法.该方法为避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响,在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集,并以这些子集训练不同的贝叶斯分类器,进而采用遗传算法优选贝叶斯分类器集成,其适应度函数综合了分类器的精度和差异度两项指标.实验中,将该方法与已有方法在UCI的标准数据集上进行了性能比较,并将该方法用于C3I系统中的威胁度估计.
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关键词
贝叶斯分类器集成
随机属性选择
遗传算法
数据挖掘
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题名
基于选择性的贝叶斯分类器集成方法
被引量：
4
1
作者
郑建军
刘炜
刘琼昕
刘玉树
机构
北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系
中软网络技术股份有限公司
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第6期724-727,共4页
基金
国家部委预研项目(101405033)
文摘
提出一种基于选择性的贝叶斯分类器集成方法.该方法为避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响,在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集,并以这些子集训练不同的贝叶斯分类器,进而采用遗传算法优选贝叶斯分类器集成,其适应度函数综合了分类器的精度和差异度两项指标.实验中,将该方法与已有方法在UCI的标准数据集上进行了性能比较,并将该方法用于C3I系统中的威胁度估计.
关键词
贝叶斯分类器集成
随机属性选择
遗传算法
数据挖掘
Keywords
ensemble of simple Bayesian classifiers
random feature selection
genetic algorithm
data mining
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于选择性的贝叶斯分类器集成方法
郑建军
刘炜
刘琼昕
刘玉树
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
4
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