TAN分类器结构等价类空间及其在分类器学习算法中的应用  

Equivalent Classes of TAN Classifier Structure and Their Application on Learning Algorithm

作　　者：王中锋[1,2] 王志海[1] 

机构地区：[1]北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044 [2]北京市劳动保护科学研究所安全与应急管理研究室,北京100054

出　　处：《北京邮电大学学报》2012年第1期72-76,共5页Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications

摘　　要：为了认识树形贝叶斯网络(TAN)分类器结构中边的方向与分类精度的关系,以条件对数似然函数为优化目标,研究了TAN分类器结构空间和TAN分类器结构等价类空间,证明了随着训练数据集合的增大,TAN分类器结构中边的方向不对分类器的分类精度产生影响,并提出了一个不考虑边重定向的TAN分类器学习算法,用实验验证了其有效性.As the structure of a tree augmented Nave Bayes（TAN） classifier is a directed acyclic graph,most of learning algorithms try to improve classifier＇s performance by selecting the directions of arcs.With scoring criterion of log conditional likelihood,however,it is proven that TAN classifiers with same links are equivalent after analyzing the searching space and equivalent classes of TAN classifier structures.Therefore,a learning algorithm without taking arc reversal into account is proposed.Experiments show that the proposed algorithm is effective.

关 键 词：数据挖掘 分类器 贝叶斯网络 等价类 结构学习 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]