基于有向树算法构造的TAN分类器

树扩展型朴素贝叶斯(TAN)分类器放松了朴素贝叶斯的属性独立性假设,是对朴素贝叶斯分类器的有效改进.但传统TAN的构造算法中树的根结点是随意选择的,这使得其无法精确表达属性间的依赖关系.通过将依赖关系设定方向,并将有向树算法引入TAN分类器的构造,提出了一种新的TAN模型构造方法--DTAN.实验结果表明,DTAN分类方法在实例个数比较多的数据集上具有显著优秀的分类性能.     

基于多重判别分析的朴素贝叶斯分类器

通过分析朴素贝叶斯分类器的分类原理,并结合多重判别分析的优点,提出了一种基于多重判别分析的朴素贝叶斯分类器DANB(Discriminant Analysis Naive Bayesian classifier).将该分类方法与朴素贝叶斯分类器(Naive Bayesian classifier, NB)和TAN分类器(Tree Augmented Naive Bayesian classifier)进行实验比较,实验结果表明在大多数数据集上,DANB分类器具有较高的分类正确率.     

基于树选择的TAN分类器

通过对朴素贝叶斯（NBC）分类器与传统的基于树扩展的贝叶斯（TAN）分类器的分析,对TAN分类器进行改进,提出CTAN分类器。朴素贝叶斯分类器对非类属性独立性进行完全独立假设,传统TAN则弱化所有属性的独立性．提出的CTAN则是通过操作TAN保留对数对部分相关属性有选择的进行弱化。CTAN改进的方向主要是对属性关系树的部分利用,通过实验证明,CTAN要优于传统TAN分类器。     

基于KL距离的TAN分类器判别性学习方法

树增强朴素贝叶斯(TAN)分类器在模型的复杂性和分类精度之间实现较好折衷,成为当前分类器学习的一个研究热点.为了提高TAN分类器的分类准确率,本文提出一种基于KL距离的TAN分类器判别性学习方法.首先用EAR方法学习TAN分类器的结构,然后用基于KL距离的目标函数优化TAN的参数.在标准数据集上的实验结果表明,用该方法学习的TAN分类器具有较高的分类精度.     

基于特征加权的朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是一种广泛使用的分类算法，其计算效率和分类效果均十分理想。但是，由于其基础假设“朴素贝叶斯假设”与现实存在一定的差异，因此在某些数据上可能导致较差的分类结果。现在存在多种方法试图通过放松朴素贝叶斯假设来增强贝叶斯分类器的分类效果，但是通常会导致计算代价大幅提高。该文利用特征加权技术来增强朴素贝叶斯分类器。特征加权参数直接从数据导出，可以看作是计算某个类别的后验概率时，某个属性对于该计算的影响程度。数值实验表明，特征加权朴素贝叶斯分类器（FWNB）的效果与其他的一些常用分类算法，例如树扩展朴素贝叶斯（TAN）和朴素贝叶斯树（NBTree）等的分类效果相当，其平均错误率都在17％左右；在计算速度上，FWNB接近于NB，比TAN和NBTree快至少一个数量级。     

一种限定性的双层贝叶斯分类模型

朴素贝叶斯分类模型是一种简单而有效的分类方法,但它的属性独立性假设使其无法表达属性变量间存在的依赖关系,影响了它的分类性能.通过分析贝叶斯分类模型的分类原则以及贝叶斯定理的变异形式,提出了一种基于贝叶斯定理的新的分类模型DLBAN(double-level Bayesian network augmented naive Bayes).该模型通过选择关键属性建立属性之间的依赖关系.将该分类方法与朴素贝叶斯分类器和TAN(tree augmented naive Bayes)分类器进行实验比较.实验结果表明,在大多数数据集上,DLBAN分类方法具有较高的分类正确率.     

一种新的贝叶斯树分类器及其应用

比较了朴素贝叶斯分类器的一些改进算法,提出了新的TTree分类器,采用决策树分割实例集,在叶节点建立TAN分类器.实验分析表明,TTree算法与NBTree、TAN、Na(i)ve-bayes相比,有较高的分类准确率.该分类器应用到电信CRM客户建模中,得到了较好的分类结果.     

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。     

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。