种扩展的朴素贝叶斯分类器改进算法.pdfVIP

维普资讯 第l6卷．第5期 计 算 机 技 术 与发 展 V01．16 No．5 2006年5月 COMPUTERTECHNOI．CX；YAND DEVEA~)PMENT May 2006 一 种扩展的朴素贝叶斯分类器改进算法 张丽霞，赵大宇 (沈阳师范大学数学与系统科学学院，辽宁沈阳 110034) 摘 要：文中研究贝叶斯分类器家族中的一种扩展朴素贝叶斯分类器。此种扩展朴素贝叶斯分类器满足两个条件：一是类 结点是所有属性的父结点；二是每个属性最多有一个属性父结点。其中有代表性的两种算法是贪婪爬山算法(HIlClimb ingSearch，即HCS算法)和超父结点算法(Superparnet，即SP算法)。对两种算法进行了分析和比较，并在此基础上提出了 一 种改进算法。通过实验验证所改进的分类器是正确的、有效的。 关键词：朴素贝叶斯分类器；贪婪爬山算法；超父结点算法 中图分类号：TP301．6 文献标识码：A 文章编号：1673—629X(2006)05—0028—03 An ImprovedAlgorithm forLearningAugmented NaiveBayesClassifier ZHANG Li—xia，ZHAO Da-yu (SchoolofMathematicsandSystematicScience，ShneyangNormalUniversity，Shneyang110034，China) All~rmet：AnatgmentednaiveBayesclassifierofBayesclassifire familyisstudiedinthispaper．Thisclassifierisdefinde bythefollowing twoconditions：oneisthateachattributehastheclassattributeasparent；theotheristhateachattributemayhaveoneothre attributeas palent．BothrepresentativealgorithmsareHjnClimbingSearchandSuperparent．Amlysisandcomparisonaredonetothe abovetwoaro． rithms，proposinganimprovedalgorithm atthesametime，Itis$LUethatthemodifide algorithm iseffectiveandconeetduring thedemon— strati~a． KeyWOI~ ：NBC；HcS；SP O 引 育 点(TAN是此种分类器的一种特殊情况)。以下提到的扩 贝叶斯分类器I1叫j指的是基于贝叶斯学习方法的分 展朴素贝叶斯分类器都指此种分类器。构造该分类器有 类器。朴素贝叶斯分类器 (NBC)[1-3和扩展朴素贝叶斯 两种算法即HCS算法和SP算法。属性之间的条件依赖 分类器L1叫J是两种简单的贝叶斯分类器。NBC分类器在 关系不是很复杂的情况下，HCS和SP算法的分类准确性 理论上满足其限定条件下是最优的，针对其较强的限定条 非常高，通常好于TAN，在数据集规模不太大的情况下， 件(即在类结点条件下属性结点之间是条件独立的)，可以 优于BAN。文中分析和比较了HCS和 SP算法，并在此 尝试着减弱它以扩大最优范围。于是扩展朴素贝叶斯分