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基于局部依赖分析的特征子集选择
  • ISSN号：1000-1239
  • 期刊名称：计算机研究与发展
  • 时间：0
  • 页码：329-333
  • 语言：中文
  • 分类：TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]上海立信会计学院信息科学系,上海,201620 上海立信会计学院信息科学系,上海,201620 上海立信会计学院信息科学系,上海,201620
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(60675036);上海市重点学科基金项目(P1601)
  • 相关项目：面向风险管理的贝叶斯网络与集成研究
作者： 王双成|刘念祖|王小玲|
关键词： 特征子集选择, Bayesian网络, Markov毯, 分类器
中文摘要：

Bayesian网络是特征子集选择的有力工具,基于Bayesian网络特征子集选择就是建立类变量的Markov毯.文中在对变量之间基本依赖关系、结点之间基本结构、依赖分离标准和Markov毯进行分析的基础上,基于局部依赖分析方法进行类变量的Markov毯学习.在一些假设下可证明学习得到的特征子集是类变量的Markov毯.相对于现有的基于Bayesian网络特征子集选择方法,该方法更加灵活、高效和可靠.

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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编：徐志伟
  • 地址：北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编：100190
  • 邮箱：crad@ict.ac.cn
  • 电话：010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-1239
  • 国内统一刊号：ISSN：11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊，2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:40349