连续属性完全贝叶斯分类器的学习与优化-计算机学报.pdf

第卷第期 计 算 机 学 报 ３５ １０ 　 　　　　　　　　 Ｖｏｌ．３５Ｎｏ．１０ 年月 ２０１２１０ ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳ Ｏｃｔ．２０１２ 　 连续属性完全贝叶斯分类器的学习与优化 ），） ） ） １２ １ １ 王双成 杜瑞杰 刘颖 　 　　 ） １（ ） 上海立信会计学院数学与信息学院上海２０１６２０ 　 　 ） ２（上海立信会计学院开放经济与贸易研究中心上海 ） ２０１６２０ 　 　 针对连续属性朴素贝叶斯分类器不能有效利用属性之间的条件依赖信息而依赖扩展又很难实现属性条 摘要 ， 　　 件联合密度估计和结构学习协同优化的问题，文中在使用多元高斯核函数估计属性条件联合密度的基础上，建立 了具有多平滑参数的连续属性完全贝叶斯分类器，并给出将分类准确性标准与区间异步长划分完全有哪些信誉好的足球投注网站相结合的 ， 平滑参数优化方法再通过时序扩展构建了动态完全贝叶斯分类器我们使用 机器学习数据仓库中连续属性 ． ＵＣＩ ， ， 分类数据和宏观经济数据进行实验结果显示经过优化的两种分类器均具有良好的分类准确性． 关键词连续属性；完全贝叶斯分类器；动态完全贝叶斯分类器；高斯核函数；平滑参数 　 中图法分类号 号： ／ ＴＰ１８１ 犇犗犐１０．３７２４ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１２．０２１２９ 　　　 犜犺犲犔犲犪狉狀犻狀犪狀犱犗狋犻犿犻狕犪狋犻狅狀狅犳犉狌犾犾犅犪犲狊犆犾犪狊狊犻犳犻犲狉狊狑犻狋犺犆狅狀狋犻狀狌狅狌狊犃狋狋狉犻犫狌狋犲狊 犵 狆 狔 ），） ） ） １２ １ １ ＷＡＮＧＳｈｕａｎＣｈｅｎ ＤＵＲｕｉＪｉｅＬＩＵＹｉｎ ｇ ｇ　 　 ｇ ） １（ ， ， ） 犛犮犺狅狅犾狅犕犪狋犺犲犿犪狋犻犮狊犪狀犱犐狀狅狉犿犪狋犻狅狀犛犺犪狀犺犪犻犔犻狓犻狀犝狀犻狏犲狉狊犻狋狅犆狅犿犿犲狉犮犲犛犺犪狀犺犪犻２１０６２０ 犳