基于k阶依赖扩展的贝叶斯网络分类器集成学习算法

张剑飞; 刘克会; 杜晓昕

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基于k阶依赖扩展的贝叶斯网络分类器集成学习算法

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针对传统的KDB(k-dependence Bayesian network classifiers)算法不能用Boosting技术集成进行性能提升的不足,提出了一种放松依赖条件的KDB集成分类器学习算法(BLCKDB).首先放松传统KDB选择最强依赖关系的条件限制,通过参数调节产生不同KDB分类器,然后用Boosting对产生的KDB分类器进行集成,实现集成分类器的构造.实验结果表明,该分类器分类准确性比KDB算法有较大的提升,尤其是对多属性数据集更加明显.

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来源
《东北师大学报：自然科学版》 |2016年第1期|65-71|共7页
作者
张剑飞; 刘克会; 杜晓昕;
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作者单位

齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
贝叶斯网络; KDB; 依赖关系; Boosting; 集成学习;

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