基于BIC测度和遗传算法的TANC结构学习

蒋望东; 林士敏; 鲁明羽

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基于BIC测度和遗传算法的TANC结构学习

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树扩展朴素贝叶斯分类器(TANC)是实用性较强的一种分类器,其性能优于朴素贝叶斯分类器.现有的TANC结构学习算法有基于互信息测度的相关性分析方法和贝叶斯信息测度(BIC)的搜索打分方法.将遗传算法引入TANC结构学习,用BIC作为评价函数,提出了基于BIC测度和遗传算法的TANC结构学习算法GA-TANC,并以此构建分类器,用分类准确率衡量算法的性能.实验结果表明,GA-TANC算法有更高的分类准确率,从而说明GA-TANC结构学习算法是准确有效的.

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来源
《计算机技术与发展》 |2007年第4期|96-99116|共5页
作者
蒋望东; 林士敏; 鲁明羽;
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作者单位

广西师范大学;

计算机科学系;

广西;

桂林;

541004;

广西师范大学;

计算机科学系;

广西;

桂林;

541004;

清华大学;

智能技术与系统国家重点实验室;

北京;

100084;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
贝叶斯分类器; 树扩展朴素贝叶斯分类器; 遗传算法; 结构学习;

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