一种基于不完整数据的朴素贝叶斯分类器

• 作者: 乔珠峰 田凤占 陈景年 黄厚宽
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 不完整数据 贝叶斯分类器 EM算法 BC方法
• 年，卷（期）: 2006,（17）
• 所属期刊栏目: 专题论文
• 页码范围: 86-88
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 3381字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.17.030

摘要

贝叶斯网络因其对属性间因果关系的表达能力而成为处理不完整数据的强有力的工具.然而绝大多数的贝叶斯分类器都是基于完整数据的,并且在现实世界中数据往往是不完整的,因此利用不完整数据构建有效的贝叶斯分类器是一个重要而又具有挑战性的问题. 通过分析著名的基于不完整数据的RBC分类器的不足,在BC (Bound and Collapse)方法和EM算法的基础上给出了一种基于不完整数据的分类器构建方法.实验结果表明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	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
2	陈景年	北京交通大学计算机与信息技术学院	8	117	6.0	8.0
6	田凤占	北京交通大学计算机与信息技术学院	10	145	6.0	10.0
7	乔珠峰	北京交通大学计算机与信息技术学院	2	54	2.0	2.0