一种基于遗传算法的受限制的分类器学习算法

提出了一种基于遗传算法的受限制BAN分类器算法-GBAN(genetic algorithm based BAN)。新算法采用了遗传算法进行网络结构的学习,限制了所学习的BAN分类器结构的复杂度。同时对TAN分类器的结构进行了扩展,得到了一种受限制的BAN分类器。针对这种分类器的结构学习,设计了结合对数似然的适应度函数及相应的遗传算子,并给出了网络结构的编码方案,使得该算法能够收敛到全局最优的结构。实验结果表明,当数据集属性之间关系相对复杂的时候,GBAN比TAN的分类准确率高,分类效果较好。