韩苗
- 作品数：1 被引量：6H指数：1
- 供职机构：西安科技大学理学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于MWST+T-K2结构学习算法的贝叶斯分类器被引量：6
- 2017年
- 针对K2算法在构建贝叶斯分类器时节点排序不同影响分类准确率的问题,提出了一种MWST+T-K2结构学习算法,运用Matlab软件的BNT工具箱构建了MWST+T-K2分类器,并经过NBC、TANC、MWST和MWST+T-K2分类器对UCI数据库的24个分类数据集进行分类检验.结果表明,对4种分类器在24个数据集上的分类水平进行整体与两两比较时,MWST+T-K2分类器的分类水平均最优;在小数据集上比较时,MWST+T-K2分类器的分类水平取得全局最优,未取得局部最优;在大数据集上比较时,未取得全局或局部最优,低于TANC的分类水平.所以,MWST+T-K2结构学习算法是一种适合构建小数据集贝叶斯分类器的方法.
- 赵高长王欣张仲华韩苗魏嵬
- 关键词：贝叶斯网络贝叶斯分类器
