用Matlab语言实现BNC

• 作者: 林士敏 程泽凯
• 来源期刊: 安徽工业大学学报（自然科学版）
• 关键词: 贝叶斯网络 贝叶斯网络分类器 Matlab应用 数据采掘
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与应用
• 页码范围: 324-327
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7872.2004.04.018

摘要

分类技术是数据采掘的基础与核心,建构分类器是分类技术的关键,利用贝叶斯网络可以构造出分类性能较好的分类器.基于BN Toolkit(BNT)软件包利用Matlab语言实现了两种贝叶斯网络分类器(BNC).分别基于GS算法和K2算法学习分类器结构.用UCI(University ofcaliforniainIrvine)上下载的标准数据集验证所建构的BNC,实验结果表明所建构BNC的分类准确率高于文献中所列的NBC和TANC结果,从而表明所建立分类器的有效性和正确性.最后列出了进一步要做的工作.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程泽凯	广西师范大学计算机科学系	51	532	9.0	22.0
3	林士敏	广西师范大学计算机科学系	49	597	12.0	23.0