文件名称：贝叶斯分类器集成的增量学习方法 (2008年)
文件大小：242KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-13 18:52:11
自然科学 论文
针对基于决策树和神经网络的增量学习算法的过量匹配和分类精度有限的缺点，提出了一种基于贝叶斯分类器集成的增量学习方法．综合朴素贝叶斯的增量分类和集成的增量学习方法，采用随机属性选择训练初始 SBC(simple Bayesian classifiers)，通过判断是否带有类别标签，将增量样本自动分组，并利用遗传算法对结果进行优化．实验结果表明，贝叶斯分类器集成的增量学习方法有效．