基于BIC测度和遗传算法的TANC结构学习

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。     

基于BIC测度和遗传算法的TANC结构学习

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。     

TANC-BIC结构学习算法

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.     

TANC-BIC结构学习算法

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。     

TANC-BIC结构学习算法的改进

基于概率的贝叶斯分类器以其简单的结构和良好的性能受到重视,树扩展朴素贝叶斯分类器TANC应用较广。用TANC-BIC结构学习算法构建的分类器取得了成功,但TANC-BIC结构学习算法未考虑类节点的情况。文中提出了一种新的结构学习TANC-CBIC算法。并在贝叶斯分类器实验平台MBNC上编程实现。实验结果表明,改进算法分类准确率要高于由TANC-BIC和TANC-CMI结构学习算法构建的分类器,TANC-CBIC结构学习算法是有效的。     

用Matlab语言建构贝叶斯分类器

文本分类是文本挖掘的基础与核心，分类器的构建是文本分类的关键，利用贝叶斯网络可以构造出分类性能较好的分类器。文中利用Matlab构造出了两种分类器：朴素贝叶斯分类器NBC，用互信息测度和条件互信息测度构建了TANC。用UCI上下载的标准数据集验证所构造的分类器，实验结果表明，所建构的几种分类器的性能总体比文献中列的高些，从而表明所建立的分类器的有效性和正确性。笔者对所建构的分类器进行优化并应用于文本分类中。     

一种基于MDL度量的选择性扩展贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器，但它的条件独立性假设使其无法表示属性问的依赖关系。TAN分类器按照一定的结构限制，通过添加扩展弧的方式扩展朴素贝叶斯分类器的结构。在TAN分类器中，类变量是每一个属性变量的父结点，但有些属性的存在降低了它分类的正确率。文中提出一种基于MDL度量的选择性扩展贝叶斯分类器（SANC），通过MDL度量，删除影响分类性能的属性变量和扩展弧。实验结果表明，与NBC和TANC相比，SANC具有较高的分类正确率。     

用Matlab语言建构贝叶斯分类器

文本分类是文本挖掘的基础与核心,分类器的构建是文本分类的关键,利用贝叶斯网络可以构造出分类性能较好的分类器.文中利用Matlab构造出了两种分类器:朴素贝叶斯分类器NBC,用互信息测度和条件互信息测度构建了TANC.用UCI上下载的标准数据集验证所构造的分类器,实验结果表明,所建构的几种分类器的性能总体比文献中列的高些,从而表明所建立的分类器的有效性和正确性.笔者对所建构的分类器进行优化并应用于文本分类中.     

基于BIC测度和混合遗传算法的BNC结构学习

贝叶斯网络分类器（BNC）结构学习是一个NP难题。贪婪搜索（GS）算法是一种有效且准确性较高的结构学习算法，但贪婪搜索算法很容易陷人局部最优。标准遗传算法是一种全局搜索优化算法，它通过模拟生物种群的进化过程，得到全局最优解。但就其个体而言，个体局部解的质量无法保证，不具备局部寻优的能力。提出了将两种算法相结合，以贝叶斯信息标准（BIC）测度为评价函数，得到一种混合遗传算法，实现了它们的优势互补。实验表明：该算法优于单独利用GS算法进行Bayesian网络结构学习，从而说明该算法的正确性和有效性。     

一种基于MDL度量的选择性扩展贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但它的条件独立性假设使其无法表示属性间的依赖关系。TAN分类器按照一定的结构限制,通过添加扩展弧的方式扩展朴素贝叶斯分类器的结构。在TAN分类器中,类变量是每一个属性变量的父结点,但有些属性的存在降低了它分类的正确率。文中提出一种基于MDL度量的选择性扩展贝叶斯分类器(SANC),通过MDL度量,删除影响分类性能的属性变量和扩展弧。实验结果表明,与NBC和TANC相比,SANC具有较高的分类正确率。