文献类型：期刊文章

作　　者：周颜军[1] 王双成[2] 王辉[1]

机构地区：[1]东北师范大学计算机科学系,吉林长春130024 [2]吉林大学计算机科学与技术学院,吉林长春130025

出　　处：《东北师大学报（自然科学版）》

基　　金：科学技术部国家软科学研究项目(Z99015)

年　　份：2003

卷　　号：35

期　　号：2

起止页码：21-27

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、BIOSISPREVIEWS、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、MR、RCCSE、WOS、ZGKJHX、ZMATH、ZR、核心刊

摘　　要：　研究了贝叶斯分类器家族中具有代表性的分类器,即朴素(naive)贝叶斯分类器、贝叶斯网络分类器和TAN(treeaugmentednaiveBayesian)分类器;发现属性变量之间的依赖相对于属性变量与类变量之间的依赖是可以忽略的,因此在所有树形分类器中TAN分类器是最优的.

关 键 词：贝叶斯网络 分类器 归纳学习  

分 类 号：TP311.134.1]