利用增益率构建混合型选择性不完整数据分类器

陈景年; 黄厚宽; 徐力; 伊传环

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利用增益率构建混合型选择性不完整数据分类器

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鉴于已有的绝大多数选择性分类算法主要用于完整数据,而现实中的数据通常是不完整的并且包含许多冗余属性或无关属性,本文在已有工作基础上利用信息增益率构建了一种用于不完整数据的混合型的选择性贝叶斯分类器:GBSD.在12个标准的不完整数据集上的实验结果表明,GBSD不仅能大幅度减少属性数目,而且比已有工作更能有效改善分类准确率和效率.

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来源
《北京交通大学学报》 |2009年第5期|117-120|共4页
作者
陈景年; 黄厚宽; 徐力; 伊传环;
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作者单位

山东财政学院信息与计算科学系,山东,济南,250014;

北京交通大学计算机与信息技术学院,北京,100044;

济南市公路管理局,山东济南,250013;

北京交通大学计算机与信息技术学院,北京,100044;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
信息增益率; 贝叶斯方法; 分类; 特征选择; 不完整数据;

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