[1]王峻 周孟然.一种基于MDL度量的选择性扩展贝叶斯分类器[J].计算机技术与发展,2007,(07):35-37.
　WANG Jun,ZHOU Meng-ran.A Selective Augmented Naive Bayesian Classifier Based on MDL Score[J].,2007,(07):35-37.
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一种基于MDL度量的选择性扩展贝叶斯分类器()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2007年07期
页码:
35-37
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
A Selective Augmented Naive Bayesian Classifier Based on MDL Score
文章编号:
1673-629X（2007）07-0035-03
作者:
王峻1 周孟然2
[1]淮南师范学院[2]安徽理工大学
Author(s):
WANG Jun;  ZHOU Meng-ran
[1]Huainan Normal University[2]Anhui University of Science and Technology
关键词:
朴素贝叶斯; 贝叶斯网络; MDL; 度量
Keywords:
naive Bayes; Bayesian network; MDL; score
分类号:
TP181
文献标志码:
A
摘要:
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
Abstract:
Naive Bayesian classifier is a simple and effective classifier, but its conditional independence assumption makes it unable to express the dependence among features. TAN classifier extends the structure of Naive Bayes classifier by adding augmenting arcs that obey certain structural restrictions. In TAN classifier, all features are constrained to have the class variable as a parent, but sczne features degrade its classification accuracy. The present paper presents SANC（A Selective Augmented Naive Bayesian Classifier based on MDL score） that removes features and augmenting arcs which affect the performance of classification by MDL score. Compared with NBC and TANC, experimental results show SANC has higher accuracy

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备注/Memo

备注/Memo:
安徽省高等学校省级自然科学研究项目（KJ200713075）王峻（1967-），男，安徽淮南人，硕士，讲师，研究方向为数据挖掘；周孟然，博士，教授，研究方向为计算机控制
更新日期/Last Update: 1900-01-01