属性值加权的一依赖估测器模型分类算法研究

摘要：

分类问题是数据挖掘和机器学习领域研究的重点问题,贝叶斯网络模型因其简单高效的特点而广泛应用于分类问题.一依赖估测器(ODE)模型作为半监督学习贝叶斯网络模型中的经典模型,受到研究人员的广泛关注.现有的ODE模型分类器在进行分类判别时,未考虑不同的属性节点作为根节点时对分类过程的贡献不同,为此,将ODE模型分类器与属性值加权方法相结合并提出MI-ODE算法.采用相互信息(MI)度量属性根节点的属性值与类变量之间的依赖关系并作为ODE模型的权值,对ODE分类器模型进行属性值加权平均.将MI-ODE算法应用于现实分类问题的36个标准数据集,结果表明,相比于NB算法、AODE算法与TAN算法,该算法的分类性能更优.

关键词：贝叶斯网络、一依赖估测器、分类算法、结构扩展、属性值加权

所属期刊栏目：46

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖北省自然科学基金面上项目"属性值加权的贝叶斯网络分类算法研究";湖北省中央引导地方科技发展专项立项项目"区域基础教育资源配置与优化关键技术的研究与应用";湖北省重点实验室开放基金项目"基于贝叶斯网络分类算法的岩爆预测研究";湖北省技术创新专项"土木工程智慧建造仿真交互软硬件系统"

在线出版日期：2021-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：315-320