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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型之一依賴估測(cè)器模型研究

      貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型之一依賴估測(cè)器模型研究

      2021-03-17 | pdf | 0.84 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　分類問(wèn)題是數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域硏究的重點(diǎn)問(wèn)題，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型因其簡(jiǎn)單髙效的特點(diǎn)而廣泛應(yīng)用于分類問(wèn)題。一依賴估測(cè)器（ODE）模型作為半監(jiān)督學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中的經(jīng)典模型，受到研究人員的廣泛關(guān)注。現(xiàn)有的ODE模型分類器在進(jìn)行分類判別時(shí)，未考慮不同的屬性節(jié)點(diǎn)作為根節(jié)點(diǎn)時(shí)對(duì)分類過(guò)程的貢獻(xiàn)不同，為此，將ODE模型分類器與屬性值加權(quán)方法相結(jié)合并提出MI-ODE算法。采用相互信息（MI）度量屬性根節(jié)點(diǎn)的屬性值與類變量之間的依賴關(guān)系并作為DE模型的權(quán)值，對(duì)ODE分類器模型進(jìn)行屬性值加杈平均。將M-ODE算法應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)分類問(wèn)題的36個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，結(jié)果表明，相比于NB算法AODE算法與TAN算法，該算法的分類性能更優(yōu)。

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