【摘 要】
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在引入最大信息系数的基础上,提出一种改进的贝叶斯网络结构学习算法。在给定数据集的条件下,基于最大信息系数对变量间的关联度进行检测,根据筛选因子和关联度构造贝叶斯网
【机 构】
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广东工业大学计算机学院,广州市本真网络科技有限公司,中油管道物资装备总公司
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在引入最大信息系数的基础上,提出一种改进的贝叶斯网络结构学习算法。在给定数据集的条件下,基于最大信息系数对变量间的关联度进行检测,根据筛选因子和关联度构造贝叶斯网络的初始化结构,并结合贪婪算法对初始网络结构进行局部优化,将局部最优解进行整合形成全局最优解,生成最终的网络结构。在Asia和Car基准网络上的实验结果表明,与基于传统贪婪算法、随机K2算法的贝叶斯网络结构学习算法相比,该算法可以学习到与基准网络更相近的贝叶斯网络结构,并且具有较高的正确边均值和分类准确率。
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