贝叶斯网络分类器稳定性研究

• 作者: 石洪波 黄厚宽
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 稳定性 差异
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 275-280
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 4899字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2004.03.004

摘要

稳定性是评估分类算法的一个重要方面.本文介绍了贝叶斯分类方法以及两种度量算法稳定性的方法,实验研究了几种流行的分类算法的稳定性.研究的目的是确定树增强的朴素贝叶斯网络分类方法的稳定性.实验结果表明,树增强的朴素贝叶斯网络分类方法是稳定的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石洪波	山西财经大学信息与管理学院	45	446	11.0	19.0
3	黄厚宽	北京交通大学计算机与信息技术学院	139	2476	26.0	44.0