《貝葉斯網路分類器高效算法研究》是依託北京交通大學，由田鳳占擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：貝葉斯網路分類器高效算法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：田鳳占
- 依託單位：北京交通大學
- 支持經費：24（萬元）
- 研究期限：2006-01-01 至 2008-12-31
- 負責人職稱：副教授
- 申請代碼：F06
- 批准號：60503017
項目摘要
分類是數據挖掘、機器學習和模式識別中一項非常基本和重要的任務，有著非常廣泛的套用。貝葉斯分類器建立在貝葉斯統計學和貝葉斯網路方法基礎上，是一種最優分類器模型，具有精度高、模型可解釋性好等特點。針對實際套用中很難獲得高質量、大規模的數據樣本，數據樣本中或者包含不完整數據或者樣本數很少的情況，本項目將研究如何充分利用有限的數據樣本和不完整數據樣本中包含的信息，構造高精度的貝葉斯分類器。具體內容包括：（1）系統研究從不完整數據學習TAN、BAN和GBN三種較複雜貝葉斯網路分類器的高效方法；（2）研究基於有限數據樣本的貝葉斯網路分類模型的鑑別性學習方法；（3）以鑑別性學習方法獲得的分類模型作為基分類器，研究高效的集成分類方法。本項目的研究成果不僅會提高貝葉斯網路分類器的分類性能和實用性，拓寬其套用領域和套用範圍，而且有利於促進貝葉斯統計學和貝葉斯網路方法的發展，該項研究具有重要的理論意義和實用價值。
