%0 Journal Article
%T 基于选择性的贝叶斯分类器集成方法
%A 郑建军
%A 刘炜
%A 刘琼昕
%A 刘玉树
%J 北京理工大学学报
%D 2003
%X 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.
%K 贝叶斯分类器集成
%K 随机属性选择
%K 遗传算法
%K 数据挖掘
%U http://journal.bit.edu.cn/zr/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20030615&flag=1