三种典型贝叶斯分类器的研究
自然语言处理中常见的文本分类模型对比(十)
自然语言处理中常见的文本分类模型对比在当今信息爆炸的时代，海量的文本数据正在不断产生和累积。
如何高效地对这些文本数据进行分类和分析成为了重要的课题。
自然语言处理技术的发展为文本分类提供了强大的工具，各种文本分类模型也应运而生。
本文将对常见的文本分类模型进行对比分析，包括朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等。
1. 朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于概率统计的分类模型，其基本假设是特征之间相互独立。
朴素贝叶斯分类器简单、易于实现，对小规模的数据表现良好。
然而，由于其假设的“朴素”性质，朴素贝叶斯分类器在处理复杂的文本数据时表现并不理想。
特别是对于含有大量特征之间相关性的文本数据，朴素贝叶斯分类器的性能会受到限制。
2. 支持向量机支持向量机是一种强大的分类模型，其核心思想是将数据映射到高维空间中，通过寻找一个最优的超平面来进行分类。
支持向量机在处理文本分类问题时具有较好的泛化能力和鲁棒性，尤其适用于高维度的特征空间。
然而，支持向量机在处理大规模文本数据时计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。
3. 深度学习模型近年来，深度学习技术的快速发展为文本分类问题提供了全新的解决途径。
通过构建深层神经网络模型，可以自动地学习文本数据中的复杂特征和规律。
深度学习模型在处理文本分类问题时展现出了强大的表现，尤其在处理大规模数据和复杂数据结构时具有优势。
然而，深度学习模型需要大量的训练数据和调参工作，且模型的黑盒性使得解释性较差。
4. 对比与总结朴素贝叶斯分类器、支持向量机和深度学习模型分别代表了传统的统计学习方法、核方法和深度学习方法。
这三种文本分类模型在不同的场景下都有其独特的优势和局限性。
朴素贝叶斯分类器适用于简单的文本分类问题，支持向量机在高维度特征空间中表现良好，而深度学习模型则在处理复杂的文本数据时具有较强的表现。
总的来说，选择合适的文本分类模型需要根据具体的问题和数据特点来进行综合考量。
对于大规模复杂的文本数据，深度学习模型可能是一个不错的选择；而对于简单的文本分类问题，朴素贝叶斯分类器可能更为适合。
贝叶斯分类器的基本原理
贝叶斯分类器的基本原理1.先验概率：在进行分类之前，我们需要知道每个类别的先验概率。
先验概率是指在没有其他信息的情况下，每个类别出现的概率。
例如，在对电子邮件进行垃圾邮件分类时，如果我们有大量的垃圾邮件和非垃圾邮件，我们可以假设垃圾邮件的先验概率更高，因为通常来说，收到的电子邮件中垃圾邮件的数量更多。
2.似然函数：似然函数用于计算给定类别下，一些样本的概率。
在贝叶斯分类器中，我们需要对给定样本的特征进行建模，并计算给定类别下观察到这些特征的概率。
例如，在垃圾邮件分类的例子中，我们可以建立一个似然函数来计算垃圾邮件中包含一些关键字的概率。
3.后验概率：后验概率是指在观察到新的证据后，每个类别的概率。
后验概率是通过先验概率和似然函数计算得出的，根据贝叶斯定理，后验概率可以通过先验概率和似然函数的乘积来计算。
4.最大后验概率估计：在进行分类时，贝叶斯分类器会选择具有最大后验概率的类别作为最终的分类结果。
即在给定观测数据下，选择使后验概率最大的类别作为分类结果。
1.能够很好地处理多类别的分类问题：贝叶斯分类器能够有效地处理多类别的分类问题，而且能够在训练过程中自动地学习不同类别之间的关系。
2.能够处理高维度的特征：贝叶斯分类器可以很好地处理高维度的特征，而且在处理高维度数据时，它的性能通常比其他分类算法更好。
3.对缺失数据具有鲁棒性：贝叶斯分类器在处理有缺失数据的情况下具有很强的鲁棒性。
它能够根据训练数据的先验概率和特征之间的相关性进行推断，并给出合适的分类结果。
然而，贝叶斯分类器也存在一些限制：1.对于大规模数据的处理能力有限：由于贝叶斯分类器需要计算多个类别下的似然函数和后验概率，因此在处理大规模数据时，其计算复杂度较高，会导致分类速度变慢。
2.对于特征之间相关性较高的情况，可能会产生误差：对于特征之间相关性较高的情况，贝叶斯分类器可能会产生误差，因为它假设各个特征之间相互独立。
3.需要确定先验概率的合理假设：贝叶斯分类器需要先验概率的先验知识。
贝叶斯分类器的原理与应用
贝叶斯分类器的原理与应用贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的统计模型，被广泛应用于机器学习和数据挖掘领域。
它是一种用于文本分类和垃圾邮件过滤等任务的有监督学习算法。
本文将介绍贝叶斯分类器的原理，并探讨其在实际应用中的一些案例。
一、原理介绍贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，通过计算给定某个特征条件下某个类别的概率，从而得出最终的分类结果。
它假设每个特征都独立并且对分类结果有相同的贡献。
在贝叶斯分类器中，我们首先需要建立一个训练集，包含已知分类的数据。
然后，通过计算每个特征在每个类别中出现的次数，以及每个类别出现的概率，得出分类结果。
贝叶斯分类器还引入了一个称为拉普拉斯平滑的技术，用于处理在训练集中不存在的特征。
二、应用案例1. 文本分类在文本分类任务中，贝叶斯分类器可以将一篇文章划分为不同的预定义类别，例如体育、政治、娱乐等。
通过对训练集中已知类别的文章进行学习，贝叶斯分类器可以自动学习到每个类别的特征，并用于对新的未知文章进行分类。
2. 垃圾邮件过滤贝叶斯分类器在垃圾邮件过滤方面得到了广泛的应用。
通过对已知的垃圾邮件和非垃圾邮件进行学习，贝叶斯分类器可以根据邮件中的关键词和短语来判断其属于垃圾邮件的概率。
这种方法可以较好地过滤掉大部分垃圾邮件，提高用户的邮箱使用效率。
3. 机器翻译在机器翻译领域，贝叶斯分类器可以用于对不同语言之间的单词或短语进行匹配和翻译。
通过对已知的翻译语料进行学习，贝叶斯分类器可以根据上下文和语法规则来判断最佳的翻译结果。
4. 视觉识别贝叶斯分类器在图像识别任务中也有应用。
例如，可以使用贝叶斯分类器来对图像中的物体进行分类，如识别车辆、人脸等。
通过对已知类别的图像进行学习，贝叶斯分类器可以根据图像中的颜色、纹理、形状等特征来进行分类。
三、结论贝叶斯分类器是一种简单而有效的分类算法，具有较好的性能和广泛的应用领域。
它基于贝叶斯定理，通过计算概率来进行分类，并可以处理多类别和多特征的情况。
粗糙集理论与朴素贝叶斯分类器的比较与融合
粗糙集理论与朴素贝叶斯分类器的比较与融合引言：在机器学习和数据挖掘领域，分类器是一种常用的工具，用于将数据集中的实例分配到不同的类别中。
粗糙集理论和朴素贝叶斯分类器是两种常见的分类方法，本文将对它们进行比较与融合，探讨它们的优势和适用场景。
一、粗糙集理论粗糙集理论是由波兰学者Pawlak于1982年提出的一种基于粗糙度的不确定性处理方法。
该理论将数据集分为决策属性和条件属性，通过计算属性间的粗糙度来实现分类。
粗糙集理论的优势在于能够处理不完整和不确定的数据，具有较强的鲁棒性。
二、朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类方法。
该分类器通过计算给定特征条件下各类别的后验概率来进行分类。
朴素贝叶斯分类器的优势在于简单快速，对于大规模数据集具有较好的性能。
三、比较与融合粗糙集理论和朴素贝叶斯分类器在分类问题上有着不同的特点和适用场景。
粗糙集理论适用于处理不完整和不确定的数据，能够在数据缺失或噪声较多的情况下仍然有效。
而朴素贝叶斯分类器适用于处理大规模数据集，具有较好的性能和计算效率。
在实际应用中，可以将粗糙集理论和朴素贝叶斯分类器进行融合，充分利用它们各自的优势。
首先，可以使用粗糙集理论对数据进行预处理，处理不完整和不确定的数据，将其转化为可用的形式。
然后，将处理后的数据输入到朴素贝叶斯分类器中进行分类。
这样可以充分利用粗糙集理论的鲁棒性和朴素贝叶斯分类器的性能。
融合粗糙集理论和朴素贝叶斯分类器的方法有多种，可以根据具体问题选择合适的方法。
一种常见的方法是将粗糙集理论和朴素贝叶斯分类器作为两个独立的模块，分别进行数据预处理和分类，最后将它们的结果进行融合。
另一种方法是将粗糙集理论的粗糙度作为朴素贝叶斯分类器的先验概率，通过联合计算得到更准确的分类结果。
融合粗糙集理论和朴素贝叶斯分类器可以提高分类的准确性和鲁棒性，适用于处理复杂的实际问题。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法和参数，进行优化和调整。
医学中的贝叶斯
• 朴素贝叶斯分类器则是更进一步，假设所有特征都彼此独立，因此： P(F1F2...Fn|C)P(C) = P(F1|C)P(F2|C) ... P(Fn|C)P(C)
P(感冒|打喷嚏x建筑工人) = 0.66 x 0.33 x 0.5 / 0.5 x 0.33 = 0.66
朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基 础，以 及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很 少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模 型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是朴素贝叶斯分 类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立 （实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。
贝叶斯算法
1.2 贝叶斯分类概述
贝叶斯分类基于贝叶斯定理，贝叶斯定理 是由18世纪概率论和决策论的早起研究者 Thomas Bayes发明的，故用其名字命名为贝叶 斯定理。
分类算法的比较研究发现，一种称为朴素
贝叶斯分类法的简单贝叶斯分类法可以与决策 树和经过挑选的神经网络分类器相媲美。用于 大型数据库，贝叶斯分类法也已表现出高准确 率和高速度。
两者是有确定的关系，贝叶斯定理就是这种关系的 陈述。
贝叶斯公式
贝叶斯公式提供了从先验概率P(A)、P(B) 和P(B|A)计算后验概率P(A|B)的方法：
P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) ，P(A|B)随着P(A) 和P(B|A)的增长而增长，随着P(B)的增长而 减少，即如果B独立于A时被观察到的可能性 越大，那么B对A的支持度越小。
P(X )
P(X )
贝叶斯分类
详解贝叶斯分类器1.贝叶斯决策论贝叶斯分类器是一类分类算法的总称，贝叶斯定理是这类算法的核心，因此统称为贝叶斯分类。
贝叶斯决策论通过相关概率已知的情况下利用误判损失来选择最优的类别分类。
“风险”(误判损失)= 原本为cj的样本误分类成ci产生的期望损失，期望损失可通过下式计算：为了最小化总体风险，只需在每个样本上选择能够使条件风险R(c|x)最小的类别标记。
最小化分类错误率的贝叶斯最优分类器为：即对每个样本x，选择能使后验概率P(c|x)最大的类别标记。
利用贝叶斯判定准则来最小化决策风险，首先要获得后验概率P(c|x)，机器学习要实现的是基于有限的训练样本集尽可能准确的估计出后验概率P(c|x)。
主要有两种模型：一是“判别式模型”：通过直接建模P(c|x)来预测，其中决策树，BP神经网络，支持向量机都属于判别式模型。
另外一种是“生成式模型”：通过对联合概率模型P(x，c)进行建模，然后再获得P(c|x)。
对于生成模型来说：基于贝叶斯定理，可写为下式（1）通俗的理解：P(c)是类“先验”概率，P(x|c)是样本x相对于类标记c的类条件概率，或称似然。
p(x)是用于归一化的“证据”因子，对于给定样本x，证据因子p(x)与类标记无关。
于是，估计p(c|x)的问题变为基于训练数据来估计p(c)和p(x|c)，对于条件概率p(x|c)来说，它涉及x所有属性的联合概率。
2.极大似然估计假设p(x|c)）具有确定的形式并且被参数向量唯一确定，则我们的任务是利用训练集估计参数θc，将P（x|c）记为P（x|θc）。
令Dc表示训练集D第c类样本的集合，假设样本独立同分布，则参数θc对于数据集Dc的似然是对进行极大似然估计，就是去寻找能最大化P（Dc|θc）的参数值。
直观上看，极大似然估计是试图在θc所有可能的取值中，找到一个能使数据出现的“可能性”最大的值。
上式的连乘操作易造成下溢，通常使用对数似然：此时参数θc的极大似然估计为在连续属性情形下，假设概率密度函数，则参数和的极大似然估计为：也就是说，通过极大似然法得到的正态分布均值就是样本均值，方差就是的均值，在离散情况下，也可通过类似的方式估计类条件概率。
贝叶斯分类器
贝叶斯分类器 本⽂主要介绍⼀个常见的分类框架--贝叶斯分类器。
这篇⽂章分为三个部分：1. 贝叶斯决策论；2. 朴素贝叶斯分类器； 3. 半朴素贝叶斯分类器 贝叶斯决策论 在介绍贝叶斯决策论之前，先介绍两个概念：先验概率（prior probability）和后验概率（posterior probability）。
直观上来讲，先验概率是指在事件未发⽣时，估计该事件发⽣的概率。
⽐如投掷⼀枚匀质硬币，“字”朝上的概率。
后验概率是指基于某个发⽣的条件事件，估计某个事件的概率，它是⼀个条件概率。
⽐如⼀个盒⼦⾥⾯有5个球，两个红球，三个⽩球，求在取出⼀个红球后，再取出⽩球的概率。
在wiki上，先验概率的定义为：A prior probability is a marginal probability, interpreted as a description of what is known about a variable in the absence of some evidence。
后验概率的定义为：The posterior probability is the conditional probability of the variable taking the evidence into account. The probability is computed from the prior and the likelihood function via Baye's theorem. 现在以分类任务为例。
⾸先假设有N种可能的类别标签，即y={c1, c2, ..., cN}, λij 表⽰将⼀个真实标记为cj的样本误分类为ci时产⽣的损失。
后验概率p(ci|x)表⽰将样本x分类给ci是的概率。
那么将样本x分类成ci产⽣的条件风险（conditional risk）为： 其中，P(cj|x) 表⽰样本x分类成cj类的概率，λij 表⽰将真实cj类误分类为ci类的损失。
朴素贝叶斯模型的类别
朴素贝叶斯模型的类别全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：朴素贝叶斯模型的分类主要分为三类：高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。
接下来分别介绍这三种不同类型的朴素贝叶斯模型及其应用场景。
一、高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯模型假设特征的分布服从高斯分布，即特征的概率密度函数为高斯分布。
这种模型适用于连续型特征，例如数值型数据。
在实际应用中，高斯朴素贝叶斯模型通常用于处理连续型数据的分类问题，如人脸识别、手写数字识别等。
二、多项式朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯模型假设特征的分布服从多项式分布，即特征是离散型的且取值范围有限。
这种模型适用于文本分类等问题，其中特征通常是单词或短语的出现次数或权重。
在实际应用中，多项式朴素贝叶斯模型常用于文本分类、垃圾邮件过滤等问题。
朴素贝叶斯模型是一种简单且高效的分类算法，具有快速的训练速度和较好的分类性能。
不同类型的朴素贝叶斯模型适用于不同类型的特征分布和问题类型，可以根据具体情况选择合适的模型来解决分类问题。
在实际应用中，朴素贝叶斯模型被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域，并取得了不错的效果。
第二篇示例：朴素贝叶斯是一种被广泛使用的机器学习分类算法，其原理简单但却非常有效。
它的原理基于贝叶斯定理，通过对已知数据集的特征进行概率推断来对未知数据进行分类。
朴素贝叶斯模型最初是由英国数学家托马斯·贝叶斯提出的，它的核心思想是基于特征之间的独立性假设。
朴素贝叶斯模型的类别主要可以分为三种：高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。
1. 高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯是一种适用于连续型数据的分类算法。
在高斯朴素贝叶斯中，假设特征的概率符合高斯分布，通过计算每个特征在每个类别下的概率密度函数来进行分类。
因为高斯分布在实际数据中很常见，因此高斯朴素贝叶斯在实际应用中有着广泛的应用。
伯努利朴素贝叶斯也适用于离散型数据的分类问题，但与多项式朴素贝叶斯不同的是，伯努利朴素贝叶斯适用于二值型数据，即特征只有两种取值。
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图2
TAN得到的网络结构
”在不同根结点情况下的分类准确度。图 4 给出了设置不同根结 点情况下 TAN 方法学习的贝叶斯网络结构。
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表4 数据集 Car 数据集 Car root=1 最大 95.19 最大 95.56 最小 92.24 root=4 最小 91.13
图 1 至图 3 列出了用这三种算法设计的分类器对“Tic-Tac-Toe”数据集进行分类得出的不 同贝叶斯分类器网络结构，结构图均是由 graphhviz 图形可视化软件包画出。
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图1
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NBC 得到的网络结构
2 4 3 5 6 1 8 7 10 9
10 1 6 3 4 9 2 5 8 7
3.3 贝叶斯网络分类器
贝叶斯网络分类器（bayesian network classifier，BNC），放弃了朴素贝叶斯分类器的条 件独立性假设， 所以最能与领域数据相吻合。 在贝叶斯网络的结构中类结点地位同其他属性
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法采用 K2 搜索算法和 BIC 评分函数。贝叶斯网络分类方法如下： 1）输入：训练集 D；变量顺序 ；变量父结点个数上界 u ； 2）K2 算法构造 BNC: a、所有结点组成无向图；
2 贝叶斯网络
贝叶斯网络是结合了图形表示方法和概率知识的有向非循环图。 在这个网络中， 节点表 示变量，有向边表示变量间的依赖关系，每个节点都有一个条件概率表，定量描述所有父节 点对于该节点的作用效果[4]。在数据挖掘中，贝叶斯网络可以用来处理不完整的带有噪声的 数据集，它用概率测度的权重来描述数据间的相互关系，语义清晰、可理解性强，这有助于 利用数据间的因果关系进行预测分析。 贝叶斯分类方法的核心是构造应用于分类的贝叶斯网络。 贝叶斯分类方法以概率统计方 法为基础，分类的主要思想是：在给定待分实例的条件下计算类别的后验概率，选择后验概 率最大的类别作为该样本的类别。
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三种典型贝叶斯分类器的研究
仝瑶瑶
中国矿业大学信息与电气工程学院, 江苏徐州（221116）
E-mail: lcxtynf@
摘 要： 贝叶斯分类方法是数据挖掘中一种重要的分类算法。 在贝叶斯家族中有三种典型的 贝叶斯分类器：朴素贝叶斯分类器、TAN 贝叶斯分类器和贝叶斯网络分类器。本文主要研 究了 TAN 分类器中根结点的设置对分类影响，以及将这三种典型贝叶斯分类器应用到 5 个 典型 UCI 数据集上，分析比较它们对不同类型和规模数据集的分类情况，总结这三种分类 器的适用范围。 关键词：朴素贝叶斯分类器；TAN 贝叶斯分类器；贝叶斯网络分类器；根结点；UCI
3 三种典型贝叶斯分类器
3.1 朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器（naive bayesian classifier，NBC）以简单的结构和良好的性能受到人 朴素贝叶斯分类器建立在一个类条件独立性假设(朴 们的关注， 它是最优秀的分类器之一[5]。 素假设)基础之上：给定类结点(变量)后，各属性结点(变量)之间相互独立[5]。朴素贝叶斯分 类器可以看作是贝叶斯网络的一种最简化的模型。 根据朴素贝叶斯的类条件独立假设， 则有：
I ( X i , X j / C)
xi , x j , c
P( x , x , c) log P( x / c) P( x
i j i
P( xi , x j / c)
j
/ c)
（3）
其中， xi 和 x j 分别是 X i ， X j 的所有取值的一种组合。 b、以结点对 X i ， X j 的条件互信息作为树中边 ( X i , X j ) 的权值，然后建立最大权重跨 度树。方法是：首先把边按权重由大到小排序，之后遵照选择的边不能构成回路的原则，按 照边的权重由大到小的顺序选择边， 这样由所选择的边构成的树便是最大权重跨度树， 最终 确定树中边的方向[8]； c、增加类结点到所有属性结点的有向边； d、使用最大似然方法或贝叶斯方法学习参数并输出 TAN 分类器。
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数据集 Iris Balan Tic Car Chess NBC (%) 最大 100 92.00 77.36 87.06 88.73 最小 92.00 74.00 66.98 82.81 87.14 平均 96.70 82.80 70.36 84.48 87.78 表 2 分类器分类准确度 TAN (%) 最大 100 72.00 77.99 95.93 89.11 最小 94.00 52.00 72.96 91.87 86.38 平均 97.90 62.50 75.96 93.98 87.73 最大 100 90.00 73.90 88.54 92.58
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由实验结果可以得出，用 Matlab 语言设计的朴素贝叶斯分类器、树扩展朴素贝叶斯分 类器、 贝叶斯网络分类器均是有效的， 都能完成分类的任务且对大部分数据集分类的正确率 都能保持在较高的水平上。 这三种构造分类器的方法充分利用了贝叶斯定理和贝叶斯网络的 知识， 并结合给出的训练样本知识构造出分类器。 下面主要从分类准确度和分类耗时这两个 方面分析比较这三种分类器[10,11]。 （1）朴素贝叶斯分类器。从分类准确度上看，NBC 虽然结构简单但是它的分类准确度 并不低。从分类耗时看，NBC 普遍比其它两种分类器花费的时间少，这与它不需要结构学 习，计算复杂度低是密切相关的。NBC 在现实中有着广泛的适应性，这主要还因为在大部 分领域中属性之间的依赖关系要明显低于属性和类别之间的依赖关系，所以 NBC 的条件独 立性假设是具有一定的现实意义的。 （2）基于 BIC 测度的 TAN 分类器是所有 NBC 改进分类器中效果最好的一个。从实验 中可以看到，TAN 分类器的分类准确度普遍高于 NBC，TAN 分类器放松了条件独立性假设 这是同现实世界相符合的，当属性之间关联性越大时，TAN 分类器的效果就越好，如“Car” 数据集。TAN 分类器中需要设置根节点，根节点就是选择除去类节点以外的属性节点作为 其它属性节点的根节点。在 TAN 试验的过程中，发现根节点的设置对分类准确度并没有很 大的影响，对于数据集“Car”的设置六个不同根节点结果相差不大。从分类时间上看，TAN 分类器在这三种分类器中是花费时间最长的。 （3）理论上 BNC 分类器应该有最好的分类效果，但是实验结果表明，BNC 的分类效 果并不理想，这主要与两个因素有关，一是数据集的规模，BNC 对大样本的“Chess”数据集 有较好的分类效果，在小规模数据集情况下就不如 NBC 和 TAN；二是在使用 K2 算法进行 结构学习的过程中有一个重要的参数 ， 用来确定结点变量的次序，它对先验知识的依 赖性很大。 在不了解相关的领域或没有专家的指导的情况下， 确定变量的次序就变得相当困 难，变量次序的所有状态数是 n ! 。从分类耗时上看，BNC 分类器的分类耗时比 NBC 要长， 同 TAN 比较有一定的不确定性，根据这五个实验看它普遍要比 TAN 分类时间短。 从实验可以看出， 这三种分类器并不是对每种数据集都有好的分类效果， 因此在对数据 集选择分类器的时候还需要具体情况具体对待， 主要考查属性之间的关联性、 数据的规模和 时间限制等方面。数据集属性相关性小的时候选择 NBC 有较好的分类效果，数据集属性相 关性大时候选择 TAN 分类器。在数据集规模较大且具有一定先验知识时选择贝叶斯网络分 类器。
1 引言
近年来，随着网络的高速发展，各个领域的数据量急剧增加，分类成为数据挖掘中一项 重要的任务，一直受到人们的重视。在众多的分类方法中，贝叶斯分类方法以其丰富的概率 表达能力， 不确定知识表达形式和增和先验知识的增量特性， 已经成为最引人注目的分类方 法之一[1]。 1973 年，Duda 和 Hart 提出了朴素贝叶斯分类器[2]。它具有强限制条件，与现实情况不 相符合， 为此， 一些学者们相继提出了各种改进朴素贝叶斯分类器的方法。 1997 年， Fridman 提出了改进的朴素贝叶斯分类器：TAN 贝叶斯分类器[3]。它通过放松条件独立性假设，构造 最大权生成树从而改进朴素贝叶斯分类器。 贝叶斯网络分类器是目前学者研究最广泛的分类 方法，它可以更自然地表示属性间的依赖关系，前两种可以看作特殊的贝叶斯网络分类器。 本文分别对这三种典型贝叶斯网络分类器进行了研究，通过对 UCI 上的五类数据集分类， 分析比较这三种分类器的特点和它们的适用范围。
BNC (%) 最小 92.00 76.00 63.84 81.33 90.50 平均 95.80 81.79 70.12 84.44 91.52
表 3 分类器分类耗时 数据集 Iris Balan Tic Car Chess NBC (s) 1.82 1.80 8.19 8.70 85.6 TAN (s) 2.90 2.32 9.80 10.90 105 BNC (s) 4.30 2.26 6.84 9.45 73.4
P(ci / x )
P(ci ) P( x / ci ) P( x)
（1）
其 中 ， X { X 1 , X 2 , , X n } 是 属 性 变 量 集 ， x {x1 , x2 , xn } 用 来 描 述 对 n 个 属 性 结 点
X 1 , X 2 , X n 的 n 个度量， xi （ i 1, 2, , n ）表示属性 X i 的取值。 C 表示类结点， ci 表 示类结点 C 的取值。 P ( x) 对于所有的类为常数， P(ci ) 为类的先验概率，于是计算的主 要目标是求 P ( x / ci ) 。
结点一样，也可以有父节点。本文采用基于搜索打分的方法构造贝叶斯分类器，搜索打分算
b、确定变量 X j 的父结点个数，等于 u 则停止为它寻找父结点； c、如果父节点的个数大于 u ，则从 中按顺序选择 X j 之前的节点，但不是 X j 父 结点的变量 X i 做为 X j 的父结点； d、使用 BIC 测度对新结构打分； e、同前次打分比较，如果评分高，则添加 X i 为 X j 的父节点；如果 BIC 评分低， 则停止为 X j 寻找父结点； 3）使用训练数据集进行参数学习（最大似然估计法） ； 4）对测试集分类，得出分类准确度。