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《2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集》 2005年
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贝叶斯网络分类器结构学习:基于启发式的G2算法

程泽凯  泰锋  
【摘要】:贝叶斯网络分类器(BNC)结婚学习是一个NP难问题。一种有效且准确性较高的贝叶期网络结构学习算法是K2算法。但K2算法要确定结点次序,在无先验信息时受到很大限制。本文提出了一种启发式RNC结构学习G2算法,G2算法以学习NB结构和TAN树形结构作为启发式信息、由该启发式信息生成结点次序,再用K2算法生成BNC结构。实验结果表明,G2算法可以解决无先验信息时确定结点次序的问题。所添加的弧比较简洁,网络结构比NB和TAN结构更加合理,分类准确率有所提高,对文本分类等领域有更大的适应性。

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