基于分布估计算法的朴素贝叶斯分类问题研究

• 作 者: 杨霞 董红斌 张海玉
• 机 构: 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院,哈尔滨工程大学国家大学科技园,黑龙江八一农垦大学工程学院,
• 出 处: 电脑知识与技术
• 发表日期: 2010年11期
• 关键词: 分布估计算法 朴素贝叶斯 分类 基尼指数

随着基础理论研究所取得的一系列进展,分布估计算法逐渐成为进化计算研究领域的一个新的研究方向,并成为当今国际进化算法研究的新热点。采用机器学习的方法分析数据、指导搜索已经成为设计新算法的趋势。将分布估计算法引入到朴素贝叶斯分类器系统中,设计基于基尼指数的适应度函数,从而进一步提高朴素贝叶斯分类器的性能。

With a series of progress made in basic theoretical research, the distributed estimation algorithm has gradually become a new research direction in the field of evolutionary computation and has become a new hot spot in the research of international evolutionary algorithms. Using machine learning methods to analyze the data to guide the search has become the trend of designing new algorithms. The distribution estimation algorithm is introduced into the naive Bayesian classifier system, and the fitness function based on the Gini index is designed so as to further improve the performance of the naive Bayesian classifier.