TANC-BIC结构学习算法

程泽凯; 林士敏

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TANC-BIC结构学习算法

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树扩展朴素贝叶斯分类器(TANC)是应用较广的一种贝叶斯分类器.TANC的分类性能优于朴素贝叶斯分类器(NBC).现有的TANC结构学习算法是基于相关性分析的,采用互信息测度.贝叶斯信息测度(BIC)在基于打分和搜索的贝叶斯网络结构学习中取得了成功,文中用BIC测度来衡量属性结点之间的相关性,提出了一种新的TANC-BIC结构学习算法.在MBNC实验平台上编程实现了TANC-BIC算法,用分类准确率衡量算法的性能.实验结果表明,TANC-BIC算法是有效的.

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来源
《计算机技术与发展》 |2004年第11期|10-12|共3页
作者
程泽凯; 林士敏;
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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;

安徽工业大学;

计算机学院;

安徽;

马鞍山;

243002;

广西师范大学;

计算机科学系;

广西;

桂林;

541004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
贝叶斯分类器; 树扩展朴素贝叶斯分类器; 贝叶斯信息标准测度; 结构学习;

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