基于贝叶斯网络的分类器研究

• 作者: 周颜军 王双成 王辉
• 来源期刊: 东北师大学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 分类器 归纳学习
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 页码范围: 21-27
• 页数: 7页
• 分类号: TP311.134.1
• 字数: 3917字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1832.2003.02.005

摘要

研究了贝叶斯分类器家族中具有代表性的分类器,即朴素(naive)贝叶斯分类器、贝叶斯网络分类器和TAN(tree augmented naive Bayesian)分类器;发现属性变量之间的依赖相对于属性变量与类变量之间的依赖是可以忽略的,因此在所有树形分类器中TAN分类器是最优的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王辉	东北师范大学计算机科学系	29	610	12.0	24.0
2	周颜军	东北师范大学计算机科学系	5	169	4.0	5.0
3	王双成	吉林大学计算机科学与技术学院	7	393	7.0	7.0