10.3969/j.issn.1001-0645.2003.06.015
基于选择性的贝叶斯分类器集成方法
提出一种基于选择性的贝叶斯分类器集成方法.该方法为避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响,在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集,并以这些子集训练不同的贝叶斯分类器,进而采用遗传算法优选贝叶斯分类器集成,其适应度函数综合了分类器的精度和差异度两项指标.实验中,将该方法与已有方法在UCI的标准数据集上进行了性能比较,并将该方法用于C3I系统中的威胁度估计.
贝叶斯分类器集成、随机属性选择、遗传算法、数据挖掘
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家部委预研基金101405033
2004-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
724-727
