贝叶斯网络分类器近似学习算法-论文.pdf

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1、2014年第23卷第8期http：／／www．c—S—a．org．ca计算机系统应用贝叶斯网络分类器近似学习算法①郝宇晨(山西财经大学信息管理学院，太原030006)摘要：贝叶斯网络在很多领域应用广泛，作为分类器更是一种有效的常用分类方法，它有着很高复杂度，这使得贝叶斯网络分类器在应用中受到诸多限制．通过对贝叶斯网络分类器算法的近似处理，可以有效减少计算量，并且得到令人满意的分类准确率．通过分析一种将判别式算法变为产生式算法的近似方法，介绍了这种算法的近似过程，并将其应用在了贝叶斯网分类算法中．

2、接着对该算法进行分析，利用该算法的稳定性特点，提出Bagging-aCLL集成分类算法，它进一步提高了该近似算法的分类精度．最后通过实验确定了该算法在分类准确率上确有不错的表现．关键词：贝叶斯网络分类器；产生式；判别式；近似算法；集成BayesianNetworksClassifierUsingApproximationHAOYu．Chen(ElectronicInformationEngineering，ShaaxiUniversityofFinance&Economics，Taiyuan03

3、0006，China)Abstract：Bayesiannetworksarewidelyusedinmanyfields．Asaclassifier,itisanefectiveclassificationmethod．Bayesiannetworkclassifierisoneofthemostchallengingproblems，whichmakestheBayesiannetworkclassifiersubjecttomanylimitationsintheapplication．T

4、hroughthepairsofBayesiannetworkclassifieralgorithms’approximatetreatment，itcanefectivelyreducetheamountofcalculation，andgetsatisfactoryclassificationaccuracy．Thispaperanalyzesawaytochangediscriminativescorefunctiontogenerativescorefunctionbyapproxima

5、tionmethod．ThiswayisappliedinBayesiannetworkclassificationalgorithm．Finally,thispaperusesthestabilityofnewalgorithm，proposesanewclassifierthroughintegrationcalledBagging—aCLL．Itusesensembletoimprovetheaccuracyrateofthealgorithm．Theexperimenttestshows

6、theclassificationaccuracyrateofthealgorithmhaveagoodperformance．Keywords：Bayesiannetworksclassifier；generativealgorithm；discriminativealgorithm；approximation；ensemble贝叶斯网络分类器是基于贝叶斯网络【l1的分类模行计算，会产生很多中间结果．而判别式算法不需要型，该分类器具有计算高效、精确度高、具有坚实的得到很多的中间计算结果，它将整

7、个数据进行考虑，理论基础等特点．它可以很容易地从不同角度进行推它更看重分类器在实际中对实例进行分类的能力，根广，是数据挖掘、机器学习、模式识别中分类知识获据准确率来判断产生的分类器的优劣．这两种算法都取的重要工具之一．贝叶斯网络分类算法是该分类器有各自的优缺点[31，产生式算法速度较快但准确率一的基础．贝叶斯网分类算法的目标是当给定一个完整般，判别式算法准确率较高但执行速度较慢．的数据集合时。通过评分函数的计算找到一个有向无由于贝叶斯网分类算法的复杂性，有许多学者提环图，使得当前图的评分函数最优

8、，从而最好的反映出了将贝叶斯网分类算法进行近似的思想，即在一定属性之间的相关程度来达到分类．这个给定的评分函的分类准确率下对贝叶斯网算法进行近似处理．这种数，分为产生式评分函数和判别式评分函数【ZJ，相应近似可以由两种不同思路加以实现．其一，在简化搜的贝叶斯网也就有产生式算法和判别式算法．产生式索空间方面加以优化，如Ott和Miyano(2003)通过对算法通常是通过计算每个属性间的条件概率分布来进贝叶斯网结构做出限制(节点的最大父节点数目)来降①收稿时f~：2013．12．24；收到修改稿时f