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类相关性影响可变选择性贝叶斯分类器
被引量：
8
1
作者
程玉虎
仝瑶瑶
王雪松
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第7期1628-1633,共6页
在最大相关最小冗余(mRMR)属性选择方法的基础上,通过设置一个调节因子来改变类别相关性在属性选择中的影响程度,解决mRMR方法易于引入冗余属性的问题,提出一种类相关性影响可变选择性贝叶斯分类器(CCRI SBC).为克服人为指定属性个数易...
在最大相关最小冗余(mRMR)属性选择方法的基础上,通过设置一个调节因子来改变类别相关性在属性选择中的影响程度,解决mRMR方法易于引入冗余属性的问题,提出一种类相关性影响可变选择性贝叶斯分类器(CCRI SBC).为克服人为指定属性个数易于导致的分类结果随意性,采用贝叶斯信息准则来自动确定最优属性个数.为使CCRI SBC能够处理含有连续变量的数据集,提出等频类别依赖最大化离散化方法,具有分类准确率高和离散化时间短的优点.UCI数据集的实验结果表明,本文方法能够有效处理离散和连续高维数据的分类问题.
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关键词
选择性贝叶斯分类器
属性
选择
最大相关最小冗余
贝叶斯
信息准则
离散化
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题名
类相关性影响可变选择性贝叶斯分类器
被引量：
8
1
作者
程玉虎
仝瑶瑶
王雪松
机构
中国矿业大学信息与电气工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第7期1628-1633,共6页
基金
国家自然科学基金(No.60804022
No.60974050
+3 种基金
No.61072094)
教育部新世纪优秀人才支持计划基金(No.NCET-08-0836)
霍英东教育基金会青年教师基金(No.121066)
江苏省自然科学基金(No.BK2008126)
文摘
在最大相关最小冗余(mRMR)属性选择方法的基础上,通过设置一个调节因子来改变类别相关性在属性选择中的影响程度,解决mRMR方法易于引入冗余属性的问题,提出一种类相关性影响可变选择性贝叶斯分类器(CCRI SBC).为克服人为指定属性个数易于导致的分类结果随意性,采用贝叶斯信息准则来自动确定最优属性个数.为使CCRI SBC能够处理含有连续变量的数据集,提出等频类别依赖最大化离散化方法,具有分类准确率高和离散化时间短的优点.UCI数据集的实验结果表明,本文方法能够有效处理离散和连续高维数据的分类问题.
关键词
选择性贝叶斯分类器
属性
选择
最大相关最小冗余
贝叶斯
信息准则
离散化
Keywords
selective Bayesian classifier
attribute selection
maximum relevance and minimum redundancy
Bayesian information criterion
discretization
分类号
TP18 [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
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被引量
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1
类相关性影响可变选择性贝叶斯分类器
程玉虎
仝瑶瑶
王雪松
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
8
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