朴素贝叶斯分类器一阶扩展的注记

众多研究者致力于将朴素贝叶斯方法与原有的ILP系统结合,形成各种各样的多关系朴素贝叶斯分类器(MRNBC)。该文提出形成朴素贝叶斯分类器的一阶扩展的一般方法。现实中关系数据库广泛存在,可以直接作用于数据库表,而无须转换表示形式的MRNBC则是研究的重点,该方法主要基于关系数据库理论,分析了进行一阶扩展的关键问题。     

基于新的属性依赖的TAN分类器

通过分析朴素贝叶斯分类器与树扩张型朴素贝叶斯(TAN)分类器,提出了一种新的属性依赖度量方法,并依此对TAN分类器的构造方法进行了改进.将该分类方法(XINTAN)与朴素贝叶斯分类器和TAN分类器进行了实验比较.实验结果表明,此分类方法集中了朴素贝叶斯分类器与树扩张型朴素贝叶斯(TAN)分类器的优点,性能要优于TAN分类器.     

扩展的树增强朴素贝叶斯分类器

树增强朴素贝叶斯分类器继承了朴素贝叶斯分类器计算简单和鲁棒性的特点,同时分类性能常常优于朴素贝叶斯分类器,然而在有连续变量的情况下要求必须进行预离散化.为了更好地表达数据的分布,减少信息损失,有必要考虑混合数据的情况.本文推导混合数据的极大似然函数,提出扩展的树增强朴素贝叶斯分类器,突破必须对连续变量进行预离散化的限制,能够在树增强朴素贝叶斯分类器的框架内处理混合变量的情况.实验测试证明其具有良好的分类精度.     

基于有向树算法构造的TAN分类器

树扩展型朴素贝叶斯(TAN)分类器放松了朴素贝叶斯的属性独立性假设,是对朴素贝叶斯分类器的有效改进.但传统TAN的构造算法中树的根结点是随意选择的,这使得其无法精确表达属性间的依赖关系.通过将依赖关系设定方向,并将有向树算法引入TAN分类器的构造,提出了一种新的TAN模型构造方法--DTAN.实验结果表明,DTAN分类方法在实例个数比较多的数据集上具有显著优秀的分类性能.     

基于Copula的贝叶斯分类器

利用Copula的理论提出了基于Copula贝叶斯分类算法,克服了一般的朴素贝叶斯分类器要求属性独立性假设的不足,进一步扩展了朴素贝叶斯分类器,实验结果表明,基于Copula贝叶斯算法取得了较好的分类效果。     

一种基于MDL度量的选择性扩展贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但它的条件独立性假设使其无法表示属性间的依赖关系。TAN分类器按照一定的结构限制,通过添加扩展弧的方式扩展朴素贝叶斯分类器的结构。在TAN分类器中,类变量是每一个属性变量的父结点,但有些属性的存在降低了它分类的正确率。文中提出一种基于MDL度量的选择性扩展贝叶斯分类器(SANC),通过MDL度量,删除影响分类性能的属性变量和扩展弧。实验结果表明,与NBC和TANC相比,SANC具有较高的分类正确率。     

基于高斯核函数的朴素贝叶斯分类器依赖扩展

朴素贝叶斯分类器不能有效地利用属性之间的依赖信息, 而目前所进行的依赖扩展更强调效率, 使扩展后分类器的分类准确性还有待提高. 针对以上问题, 在使用具有平滑参数的高斯核函数估计属性密度的基础上, 结合分类器的分类准确性标准和属性父结点的贪婪选择, 进行朴素贝叶斯分类器的网络依赖扩展. 使用UCI 中的连续属性分类数据进行实验, 结果显示网络依赖扩展后的分类器具有良好的分类准确性.

     

一种基于MDL度量的选择性扩展贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器，但它的条件独立性假设使其无法表示属性问的依赖关系。TAN分类器按照一定的结构限制，通过添加扩展弧的方式扩展朴素贝叶斯分类器的结构。在TAN分类器中，类变量是每一个属性变量的父结点，但有些属性的存在降低了它分类的正确率。文中提出一种基于MDL度量的选择性扩展贝叶斯分类器（SANC），通过MDL度量，删除影响分类性能的属性变量和扩展弧。实验结果表明，与NBC和TANC相比，SANC具有较高的分类正确率。     

TANC-BIC结构学习算法

树扩展朴素贝叶斯分类器(TANC)是应用较广的一种贝叶斯分类器.TANC的分类性能优于朴素贝叶斯分类器(NBC).现有的TANC结构学习算法是基于相关性分析的,采用互信息测度.贝叶斯信息测度(BIC)在基于打分和搜索的贝叶斯网络结构学习中取得了成功,文中用BIC测度来衡量属性结点之间的相关性,提出了一种新的TANC-BIC结构学习算法.在MBNC实验平台上编程实现了TANC-BIC算法,用分类准确率衡量算法的性能.实验结果表明,TANC-BIC算法是有效的.     

宏观经济风险分析的动态贝叶斯分类器方法

相关因素对宏观经济风险影响的时滞分析是研究中国经济运行情况的重要问题之一,目前,主要采用数量经济方法进行宏观经济风险时滞影响分析方面的研究,但这些方法主要利用时序或非时序信息,不易实现二者的有机结合。k阶多马尔科夫链动态朴素贝叶斯分类器是一种特殊的动态贝叶斯分类器,在该分类器中,属性和类均构成马尔科夫链,通过朴素贝叶斯网络结构将这些马尔科夫链组合在一起形成分类器结构,从而使相关指标的动态和静态信息均能得到充分的利用,并将其用于宏观经济风险时滞影响分析。实验结果证明该分类器在时滞影响分析方面更加可靠和实用。