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J-GLOBAL ID：202002283662001017   整理番号：20A2587253

選択的パターンに基づくベイズ分類アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Bayesian Classification Algorithm Based on Selective Patterns

著者 (2件)： Ju Zhuoya (北京交通大学計算机与信息技術学院 北京 100044;32178部隊 北京 100012) ,  Wang Zhihai (北京交通大学計算机与信息技術学院 北京 100044)
資料名： Jisuanji Yanjiu yu Fazhan  (Jisuanji Yanjiu yu Fazhan)
巻： 57  号： 8  ページ： 1605-1616  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0790A  ISSN： 1000-1239  CODEN： JYYFEY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 分類問題はデータマイニングの重要な研究課題である。ナイーブベイズ分類器は分類問題における単純で効率的な分類学習技術である。この分類器は,与えられたクラスラベルの属性間の相互条件の独立性を仮定したが,しかし,現実の属性の間には,しばしば一定の依存性がある。「属性-値」の偶数構成のモデルは分類問題において重要な役割を果たしており、多くの研究者はこの特定のパターンを利用して分類器を構築し、特定のパターンに含まれる属性と他の属性間の依存関係は、分類結果に対して重要な影響を与える。属性間の依存関係を深く研究することによって,ベイズネットワーク分類装置に基づく優れた分類能力と,属性間の依存性関係をさらに分析することによって,属性条件の独立仮定の制限を弱めるために,選択パターンに基づくベイズ分類アルゴリズムを提案する。実験により、データセットの特徴により、高識別能力のモデルを深く掘り出し、属性間の依存関係を合理的に構築することで、分類精度の向上に役立つことが明らかになった。実験結果は,ベンチマークアルゴリズムNB,AODEと比較して,提案した分類アルゴリズムが10のデータセットで平均精度を1.65%と4.29%向上させることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  分類装置 ,  偶数 ,  データマイニング
準シソーラス用語： 分類学習 ,  Bayes分類器 ,  信念ネットワーク ,  *分類アルゴリズム ,  分類会計機 ,  分類精度 ,  *ベイズ分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (1件)： 分類アルゴリズム