逻辑回归分析的马尔可夫毯学习算法

• 作者: 姚宏亮 李俊照 王浩 郭坤
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 马尔可夫毯 逻辑回归分析 条件独立测试
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 153-160
• 分类号: TP181
• 字数: 6680字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201112005

摘要

针对当前的马尔可夫毯学习算法会引入不正确的父子节点和配偶节点的问题,提出了一种基于逻辑回归分析的马尔可夫毯学习算法RA-MMMB.利用MMMB算法得到候选的马尔可夫毯,建立目标变量与候选马尔可夫毯的逻辑回归方程,通过回归分析在保留与目标变量相关性很强的变量的同时,去掉MMMB等算法所引入的弱相关性的错误变量以及其他的弱相关性变量;然后利用G2测试去掉回归分析后候选马尔可夫毯中的兄弟节点,得到目标变量的马尔可夫毯.RA-MMMB算法通过回归分析,减少了条件独立测试的次数,提高了学习的精度.实验比较和分析表明,RA-MMMB算法能有效地发现变量的马尔可夫毯.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王浩	合肥工业大学计算机与信息学院	193	1473	20.0	29.0
2	姚宏亮	合肥工业大学计算机与信息学院	95	488	11.0	16.0
3	李俊照	合肥工业大学计算机与信息学院	27	128	6.0	9.0
4	郭坤	合肥工业大学计算机与信息学院	3	12	2.0	3.0