【摘 要】
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本文主要研究将基于正态混合模型的贝叶斯分类方法应用于分类问题中.贝叶斯分类以后验概率最大为准则,而后验概率需要估计相关的条件分布.对于连续型数据的分类,其数据由多个
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本文主要研究将基于正态混合模型的贝叶斯分类方法应用于分类问题中.贝叶斯分类以后验概率最大为准则,而后验概率需要估计相关的条件分布.对于连续型数据的分类,其数据由多个类别混合而成,仅用单一分布难以描述,此时混合模型是一个较好的选择,并且可由EM算法获得.通过模拟实验表明,基于正态混合模型的贝叶斯分类方法是可行有效的.对于特征较多的分类,不同特征对分类的影响不同,本文考虑分别对每个特征应用基于正态混合模型的贝叶斯分类方法构建基本分类器,不需考虑特征之间的相关性和特征选择,然后结合集成学习思想,用AdaBoost算法赋予每个分类器权重,通过线性组合基本分类器来实现最终分类.通过UCI数据库中实际的Wine Data Set验证表明,本文分类方法与集成学习的结合可以得到高准确率和稳定的分类.
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