【摘 要】
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朴素贝叶斯分类器（naive bayes）是一种简单而有效的基于贝叶斯思想的分类方法,但它的属性条件独立性假设并不符合实际,影响了它的分类性能。BAN（bayesian network augmented nai
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
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朴素贝叶斯分类器（naive bayes）是一种简单而有效的基于贝叶斯思想的分类方法,但它的属性条件独立性假设并不符合实际,影响了它的分类性能。BAN（bayesian network augmented naive bayes）分类器扩展了朴素贝叶斯分类器,使其表示属性之间依赖关系的能力增强,但是其学习算法需要大量的高维计算,在小采样数据集上,影响BAN分类器的分类性能。基于改进的最大相关最小冗余特征选择技术,提出限定性贝叶斯网络分类器学习算法（k-BAN）。本算法使用改进的最大相关最小冗余特征选择技术
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