【摘 要】
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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
【机 构】
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北京理工大学,中软网络技术股份有限公司
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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.
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