五种贝叶斯网分类器的分析与比较
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。
贝叶斯网络分类器结构与变量分布的差异性分析
关键词： 数据挖掘 ； 器学习； 机 贝叶斯 网络 ； 分类器； 结构 学习； 参数学习； 鉴别式学习
中 图分类 号 ： Ｐ １ ； Ｐ ８ Ｔ ３ １ Ｔ １ 文献标 志码 ： Ａ
Ｅｘ ｒ ｍ ｅ ｔ ｌｉ ｅ ｔｇ ｔｏ ｆ ｄ ｓ ｒ ｍ ｉ ｔｖ ｒ ｍ ｅ ｅ ｅ ｒ ｎｇ ｐｅ ｉ ｎ ａ ｎｖ ｓ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｉｃ ｉ ｎａ ｉ ｅ ｐａ ａ ｔ ｒ ｌ ａ ｎｉ ｓ ｒ ｔ ｇ ｎ ｒ ｓ ｒ ｃ ｉ ｅ Ｂａ ｅ ｉ ｎ ｎ ｔ ｒ ｔ ａ ｅ ｙ ｏ ｅ ｔ ｉ ｔｖ ｙ ｓ ａ ｅ ｗｏ ｋｓ
第３ ５卷 第 ２期
２１ ０ １年 ４月
北
京
交
通
大
学
学
报
ＶＯ． ５ Ｎｏ ２ １３ ．
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文 章 编 号 ：６ ３０ ９ （０ １０ —０ ２０ １ ７ ．２ １２ １ ）２０ ３ —４
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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。
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。
贝叶斯算法总结
贝叶斯算法总结一、前言贝叶斯算法是机器学习领域中的一种重要算法，其基本思想是根据已知数据和先验概率，通过贝叶斯公式计算出后验概率，从而进行分类或预测。
在实际应用中，贝叶斯算法具有许多优点，例如对于小样本数据具有较好的分类性能、能够处理多分类问题等。
本文将对贝叶斯算法进行全面详细的总结。
二、贝叶斯公式贝叶斯公式是贝叶斯算法的核心公式，它描述了在已知先验概率和条件概率的情况下，如何求解后验概率。
P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)其中，P(A|B)表示在B发生的条件下A发生的概率；P(B|A)表示在A 发生的条件下B发生的概率；P(A)表示A发生的先验概率；P(B)表示B发生的先验概率。
三、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独立假设的分类方法。
其基本思想是将待分类样本向量中各个特征出现的次数作为条件概率的估计值，从而计算出各个类别的后验概率，最终将待分类样本分到后验概率最大的类别中。
朴素贝叶斯分类器具有训练速度快、分类效果好等优点，但是其假设特征之间相互独立的前提在实际应用中并不一定成立。
四、高斯朴素贝叶斯分类器高斯朴素贝叶斯分类器是一种基于朴素贝叶斯算法和高斯分布假设的分类方法。
其基本思想是将待分类样本向量中各个特征服从高斯分布的假设作为条件概率的估计值，从而计算出各个类别的后验概率，最终将待分类样本分到后验概率最大的类别中。
高斯朴素贝叶斯分类器适用于连续型特征数据，并且能够处理多维特征数据。
但是其对于离群点比较敏感。
五、多项式朴素贝叶斯分类器多项式朴素贝叶斯分类器是一种基于朴素贝叶斯算法和多项式分布假设的分类方法。
其基本思想是将待分类样本向量中各个特征出现的次数作为条件概率的估计值，从而计算出各个类别的后验概率，最终将待分类样本分到后验概率最大的类别中。
多项式朴素贝叶斯分类器适用于离散型特征数据，并且能够处理多维特征数据。
但是其对于连续型特征数据不适用。
贝叶斯分类多实例分析总结
用于运动识别的聚类特征融合方法和装置提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置，所述方法包括：将从被采集者的加速度信号中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组；通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数；使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率；基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重；以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集加速度信号时频域特征以聚类中心为基向量的线性方程组基向量的系数方差贡献率」融合权重基于特征组合的步态行为识别方法本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法，包括以下步骤：通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息；从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数；采用聚合法选取参数组成特征向量；以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集，对分类器进行训练，使的分类器具有分类步态行为的能力；将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中，并分别赋予所属类别，统计所有特征向量的所属类别，并将岀现次数最多的类另脈予待识别的步态加速度信号。
实现简化计算过程，降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。
传感器—＞加速度信息m峰值、频率、步态周期、四分位、相关系数-聚合法特征向量-样本及和步态加速度信号的特征向量作为训练集分类器具有分类步态行为的能力基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统，该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据，之后存储到后备训练数据集中进行积累，达到设定的阈值后放入训练数据集中；运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算，构造贝叶斯网络分类器；从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据，经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。
贝叶斯分类器（3）朴素贝叶斯分类器
贝叶斯分类器（3）朴素贝叶斯分类器根据，我们对贝叶斯分类器所要解决的问题、问题的求解⽅法做了概述，将贝叶斯分类问题转化成了求解P(x|c)的问题，在上⼀篇中，我们分析了第⼀个求解⽅法：极⼤似然估计。
在本篇中，我们来介绍⼀个更加简单的P(x|c)求解⽅法，并在此基础上讲讲常⽤的⼀个贝叶斯分类器的实现：朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）。
1 朴素贝叶斯分类原理1.1 分类问题回顾我们的⽬标是通过对样本的学习来得到⼀个分类器，以此来对未知数据进⾏分类，即求后验概率P(c|x)。
在中，我们描述了贝叶斯分类器是以⽣成式模型的思路来处理这个问题的，如下⾯的公式所⽰，贝叶斯分类器通过求得联合概率P(x,c)来计算P(c|x)，并将联合概率P(x,c)转化成了计算类先验概率P(c)、类条件概率P(x|c)、证据因⼦P(x)。
h∗(x)=\argmax c∈Y P(c|x)=\argmax c∈Y P(x,c)P(x)=\argmaxc∈YP(c)∗P(x|c)P(x)其中的难点是类条件概率P(x|c)的计算，因为样本x本⾝就是其所有属性的联合概率，各种属性随意组合，变幻莫测，要计算其中某⼀种组合出现的概率真的是太难了，⽽朴素贝叶斯的出现就是为了解决这个问题的。
要想计算联合概率P(a,b)，我们肯定是希望事件a与事件b是相互独⽴的，可以简单粗暴的P(a,b)=P(a)P(b)，多想对着流星许下⼼愿：让世界上复杂的联合概率都变成简单的连乘！1.2 朴素贝叶斯朴素贝叶斯实现了我们的梦想！朴素贝叶斯中的朴素就是对多属性的联合分布做了⼀个⼤胆的假设，即x的n个维度之间相互独⽴：P([x1,x2,...,x n]|c)=P(x1|c)P(x2|c)...P(x1|c)朴素贝叶斯通过这⼀假设⼤⼤简化了P(x|c)的计算，当然，使⽤这个假设是有代价的，⼀般情况下，⼤量样本的特征之间独⽴这个条件是弱成⽴的，毕竟哲学上说联系是普遍的，所以我们使⽤朴素贝叶斯会降低⼀些准确性；如果实际问题中的事件的各个属性⾮常不独⽴的话，甚⾄是⽆法使⽤朴素贝叶斯的。
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五种贝叶斯网分类器的分析与比较
摘要：对五种典型的贝叶斯网分类器进行了分析与比较。
在总结各种分类器的基础上，对它们进行了实验比较，讨论了各自的特点，提出了一种针对不同应用对象挑选贝叶斯网分类器的方法。
关键词：贝叶斯网；分类器；数据挖掘；机器学习
故障诊断、模式识别、预测、文本分类、文本过滤等许多工作均可看作是分类问题，即对一给定的对象（这一对象往往可由一组特征描述），识别其所属的类别。
完成这种分类工作的系统，称之为分类器。
如何从已分类的样本数据中学习构造出一个合适的分类器是机器学习、数据挖掘研究中的一个重要课题，研究得较多的分类器有基于决策树和基于人工神经元网络等方法。
贝叶斯网（Ｂａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＢＮｓ）在ＡＩ应用中一直作为一种不确定知识表达和推理的工具，从九十年代开始也作为一种分类器得到研究。
本文先简单介绍了贝叶斯网的基本概念，然后对五种典型的贝叶斯网分类器进行了总结分析，并进行了实验比较，讨论了它们的特点，并提出了一种针对不同应用对象挑选贝叶斯分类器的方法。
１贝叶斯网和贝叶斯网分类器
贝叶斯网是一种表达了概率分布的有向无环图，在该图中的每一节点表示一随机变量，图中两节点间若存在着一条弧，则表示这两节点相对应的随机变量是概率相依的，两节点间若没有弧，则说明这两个随机变量是相对独立的。
按照贝叶斯网的这种结构，显然网中的任一节点ｘ均和非ｘ的父节点的后裔节点的各节点相对独立。
网中任一节点Ｘ均有一相应的条件概率表（ＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙＴａｂｌｅ，ＣＰＴ），用以表示节点ｘ在其父节点取各可能值时的条件概率。
若节点ｘ无父节点，则ｘ的ＣＰＴ为其先验概率分布。
贝叶斯网的结构及各节点的ＣＰＴ定义了网中各变量的概率分布。
贝叶斯网分类器即是用于分类工作的贝叶斯网。
该网中应包含一表示分类的节点Ｃ，变量Ｃ的取值来自于类别集合｛Ｃ，Ｃ，．．．．，Ｃ｝。
另外还有一组节点ｘ＝（ｘ，ｘ，．．．．，ｘ）反映用于分类的特征，一个贝叶斯网分类器的结构可如图１所示。
对于这样的一贝叶斯网分类器，若某一待分类的样本Ｄ，其分类特征值为ｘ＝（ｘ，ｘ，．．．．，ｘ），则样本Ｄ属于类别Ｃ的概率为Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ），因而样本Ｄ属于类别Ｃ的条件是满足（１）式：
Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ）＝Ｍａｘ｛Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ），Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ），．．．，Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ）｝（１）
而由贝叶斯公式
Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ）＝（２）
其中Ｐ（Ｃ＝Ｃｋ）可由领域专家的经验得到，而Ｐ（Ｘ＝ｘ｜Ｃ＝Ｃｋ）和Ｐ（Ｘ＝ｘ）的计算则较困难。
应用贝叶斯网分类器分成两阶段。
一是贝叶斯网分类器的学习（训练），即从样本数据中构造分类器，包括结构（特征间的依赖关系）学习和ＣＰＴ表的学习。
二是贝叶斯网分类器的推理，即计算类结点的条件概率，对待分类数据进行分类。
这两者的时间复杂性均取决于特征间的依赖程度，甚至可以是ＮＰ完全问题。
因而在实际应用中，往往需
要对贝叶斯网分类器进行简化。
根据对特征间不同关联程度的假设，可有各种贝叶斯分类器。
下面讨论五种典型的分类器。
２五种贝叶斯分类器
２．１ＮＢ分类器
为简化计算，最简单的情形可假定各特征变量ｘ是相对独立的，即为ＮＢ（Ｎａｉｖｅ－Ｂａｙｅｓ）分类器，其结构如图２所示。
虽然这种条件独立的假设在许多应用领域未必能很好满足，但这种简化的贝叶斯分类器在许多实际应用中还是得到了较好的分类精度。
２．２ＴＡＮ分类器
ＴＡＮ（ＴｒｅｅＡｕｇｍｅｎｔｅｄＮａｉｖｅ－Ｂａｙｅｓ）分类器对ＮＢ分类器进行了扩展，允许各特征结点构成一棵树。
图３为一ＴＡＮ分类器的简单例子。
ＴＡＮ允许特征变量间构成有限的关联。
２．３ＢＡＮ分类器
ＢＡＮ（ＢＮＡｕｇｍｅｎｔｅｄＮａｉｖｅ－Ｂａｙｅｓ）分类器进一步扩展ＴＡＮ分类器，允许各特征结点之间的关系构成一个图，而不只是树。
图４给出了一例子。
２．４ＢＭＮ分类器
ＢＭＮ（ＢａｙｅｓｉａｎＭｕｌｔｉ－Ｎｅｔ）作为分类器对应一组贝叶斯网，类结点的每个可能取值均对应一个贝叶斯网（图５）。
ＢＭＮ可看作是ＢＡＮ的推广，ＢＡＮ认为对各个不同的类各特征之间的关系是不变的，而ＢＭＮ则认为对类变量的不同取值，各特征之间的关系可能是不一样的。
２．５ＧＢＮ分类器
ＧＢＮ（ＧｅｎｅｒａｌＢａｙｅｓｉａｎＮｅｔｗｏｒｋ）是一种无约束的贝叶斯网分类器，和前四类贝叶斯网分类器有较大区别的是，在前四类分类器中均将类变量作为一特殊的结点，是各特征结点的父结点，而ＧＢＮ中将特征结点作为一普通结点。
图６给出了一例子。
将ＧＢＮ和ＢＭＮ进行比较，我们可以发现，ＧＢＮ假设对整个数据集有一单一联合概率分布，而ＢＭＮ则认为对不同的分类有不同的联合概率分布。
因而对那些数据集有单一内在概率模型的应用使用ＧＢＮ更合适，而对那些不同类的数据集其特征之间的依赖关系差异较大的应用场合，则使用ＢＭＮ更合适。
３实验
我们通过实验对上述五种贝叶斯分类器进行了比较。
实验中用到的五个数据集下载自ＵＣＩ机器学习数据库。
这五个数据集的基本情况见表１。
实验分成以下几步：
（１）应用每个数据集中的训练数据分别构造分类器。
ＴＡＮ和ＢＡＮ分类器的学习算法取自，而ＢＭＮ和ＧＢＮ学习算法取自。
（２）将构造的贝叶斯网分类器以ＢＩＦ（ＢａｙｅｓｉａｎＩｎｔｅｒｃｈａｎｇｅＦｏｒｍａｔ）格式输出成文件。
（３）采用ＪａｖａＢａｙｅｓＶ０．３４１作为贝叶斯网推理器，读入ＢＩＦ格式的分类器和数据集中测试数据进行分类测试，测试分类精度见表２。
表１实验所用数据集
数据集名称特征数目类别数目实例数目训练集测试集Ａｄｕｌｔ１３３３２５６１１６２８１Ｎｕｒｓｅｒｙ８５８６４０４３２０Ｍｕｓｈｒｏｏｍ２２２５４１６２７０８Ｃｈｅｓｓ３６２２１３０１０６６ＤＮＡ６０３２０００１１８６表２测试结果（分类精度）
ＮＢＴＡＮＢＡＮＢＭＮＧＢＮＡｄｕｌｔ８４．２８６．０８５．８８４．８８６．１Ｎｕｒｓｅｒｙ９０．３９１．７９３．１９７．１８９．７Ｍｕｓｈｒｏｏｍ９５．８９９．８１００９９．９９９．３Ｃｈｅｓｓ８７．３９２．５９４．２９４．６９４．７ＤＮＡ９４．３９３．６８８．３９４．１７９．１
４进一步讨论
对实验结果作进一步分析，我们可以有以下结论：
（１）虽然ＮＢ分类器的特征独立性假设在许多情况下是不符合实际的，但其分类精度并不是特别差，而其无须结构学习、计算简单的优点很特出，因而在某些应用中还是一种实用选择。
（２）对特征关联程度强的应用，应采用较复杂的贝叶斯网分类器，这其中ＢＭＮ相对表现较佳。
当然复杂分类器的学习、推理的时间复杂度就会增加。
（３）各种分类器有不同的适用对象，一具体应用适用哪一类分类器主要取决于特征之间的关联情况，而这种关联情况往往难以人工直观确定。
为解决贝叶斯网分类器的选择问题，我们提出如下方法：
●将样本数据分成训练集和选择集两部分；
●将训练集作为输入，构造五类贝叶斯网分类器；
●在选择集上运行构造的各个分类器，记录其分类精度和分类时间；
●综合分类精度和分类时间，综合性能最佳即为所选分类器。
５结束语
本文对五种典型的贝叶斯网分类器进行了分析与比较。
我们下一步工作将针对具体的应用领域（如文本分类），研究最适合的分类器类型和学习算法等。