【摘 要】
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为了提升K阶依赖贝叶斯分类(KDB)模型的条件依赖表达能力,本文以Markovblanket的特征提取思想为基本原则,降低特征属性间的条件独立性,根据贪婪搜索策略进行贝叶斯分类模型的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272209),吉林省自然科学基金项目(20150101014JC).
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为了提升K阶依赖贝叶斯分类(KDB)模型的条件依赖表达能力,本文以Markovblanket的特征提取思想为基本原则,降低特征属性间的条件独立性,根据贪婪搜索策略进行贝叶斯分类模型的结构学习。基于训练样本集构建宏观模型,基于测试样本构建微观模型,最终通过集成模型进行决策。针对UCI机器学习数据集进行交叉验证,实验结果分别从0-1损失、偏差和方差等角度证明了本文算法的合理性和有效性。
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