A Bayesian Classifier Learning Algorithm Based on Optimization Model

Sanyang Liu; Mingmin Zhu; Youlong Yang

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A Bayesian Classifier Learning Algorithm Based on Optimization Model

机译：基于优化模型的贝叶斯分类器学习算法

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Naive Bayes classifier is a simple and effective classification method, but its attribute independence assumption makes it unable to express the dependence among attributes and affects its classification performance. In this paper, we summarize the existing improved algorithms and propose a Bayesian classifier learning algorithm based on optimization model (BC-OM). BC-OM uses the chi-squared statistic to estimate the dependence coefficients among attributes, with which it constructs the objective function as an overall measure of the dependence for a classifier structure. Therefore, a problem of searching for an optimal classifier can be turned into finding the maximum value of the objective function in feasible fields. In addition, we have proved the existence and uniqueness of the numerical solution. BC-OM offers a new opinion for the research of extended Bayesian classifier. Theoretical and experimental results show that the new algorithm is correct and effective.

机译：朴素贝叶斯分类器是一种简单有效的分类方法，但是其属性独立性假设使其无法表达属性之间的依赖关系并影响其分类性能。在本文中，我们总结了现有的改进算法，并提出了一种基于优化模型（BC-OM）的贝叶斯分类器学习算法。 BC-OM使用卡方统计量来估计属性之间的依赖性系数，并以此构造目标函数，作为对分类器结构依赖性的总体度量。因此，寻找最佳分类器的问题可以变成寻找可行领域中目标函数的最大值。另外，我们证明了数值解的存在性和唯一性。 BC-OM为扩展贝叶斯分类器的研究提供了新的见解。理论和实验结果表明，该算法是正确有效的。

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来源
《Mathematical Problems in Engineering》 |2013年第1期|975953.1-975953.9|共9页
作者
Sanyang Liu; Mingmin Zhu; Youlong Yang;
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作者单位

Department of Mathematics, Xidian University, Xi'an 710071, China;

Department of Mathematics, Xidian University, Xi'an 710071, China;

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