改进最大相关最小冗余算法贝叶斯网络分类模型

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中文摘要：在数据爆炸的信息时代，要求机器学习算法对大量复杂的数据进行高效的分类处理。贝叶斯网络算法定义了一个有向无环图(DAG)和一个条件概率表集合(CPT)。本文将首先分析最大相关-最小冗余(mRMR)算法及Liu提出OMRMRG(Ordering-based Max-Relevance and Min-Redundancy Greedy)算法，再针对OMRMRG算法中对先验节点序的学习提出优化方案，并将改进后的算法运用于健康数据集进行算法性能的评估。

作者：

黄思睿

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作者单位：

215000 西交利物浦大学江苏苏州

关键词：

贝叶斯网络模型

出版年：

2019

数字化用户

ISSN：

年,卷(期)：2019.25(23)

参考文献量2