【摘 要】
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在贝叶斯网络的基本理论中,并不需对变量类型作特殊要求,但在实际应用中,出于模型复杂性和计算的易实现性上的考虑,常常需要对连续型数据进行离散化预处理.本文根据模糊理论,
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在贝叶斯网络的基本理论中,并不需对变量类型作特殊要求,但在实际应用中,出于模型复杂性和计算的易实现性上的考虑,常常需要对连续型数据进行离散化预处理.本文根据模糊理论,提出了依照隶属程度来判定模糊类别归属的离散方法,可以有效解决绝对的区间分划带来的某些“中性”观测值归类难以理解的困难,更符合定量化的分析要求和人们的主观认识.利用去枝比较法---即度量每一条边在网络模型中的重要性,观察其去除后模型分类精度变化程度,若很大予以保留,否则可以去除---对原有的变量进行筛选.同时利用贪婪搜索算法,以贝叶斯打分函数最大化作为模型优良的标准,寻找到在此意义上最优的朴素贝叶斯网络分类器,对传统的朴素贝叶斯网络模型输入做了改进.最后通过对一组澳大利亚个人信用数据进行了实证分析,相比于传统的NBC处理方法,取得了明显优于它们的分类效果.
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