基于选择性的贝叶斯分类器集成方法

摘要：

提出一种基于选择性的贝叶斯分类器集成方法.该方法为避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响,在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集,并以这些子集训练不同的贝叶斯分类器,进而采用遗传算法优选贝叶斯分类器集成,其适应度函数综合了分类器的精度和差异度两项指标.实验中,将该方法与已有方法在UCI的标准数据集上进行了性能比较,并将该方法用于C3I系统中的威胁度估计.

关键词：贝叶斯分类器集成、随机属性选择、遗传算法、数据挖掘

所属期刊栏目：23

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家部委预研基金101405033

在线出版日期：2004-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：724-727