面向多层次知识表达的贝叶斯分类模型研究

摘要：

提出多模式贝叶斯分类算法,由变量值之间的条件独立和条件相关性推断因果关系,根据每个完整随机样本而非整个样本空间构造子模式.结合局部计算近似推理进行概率密度和条件概率分布估计,在此基础上采用后离散化策略自动确定连续变量边界.在UCI机器学习数据集上的实验结果证明了该算法的合理性和有效性.

关键词：贝叶斯网络、多模式、后离散化策略、局部计算

所属期刊栏目：36

分类号：TP3;TS1

资助基金：国家自然科学基金60275026

在线出版日期：2009-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：119-122