多维贝叶斯网络分类器结构学习算法.pdf

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1、JournalofComputerApplicationsISSN1001—90812014．04．10计算机应用，2014，34(4)：1083—1088CODENJYIIDUhttp：／／www．joca．an文章编号：1001．9081(2014)04—1083—06doi：10．11772／j．issn．1001—9081．2014．04．1083多维贝叶斯网络分类器结构学习算法傅顺开。，SeinMinn，李志强(华侨大学计算机科学与技术学院，福建厦门361021)(通信作者电子邮箱fusk@hqu．edu．an)摘要：传统多

2、维贝叶斯网络分类器(MBNC)限制其模型结构必须是二分的，通过移除该限制可得到更准确的对关联分布建模的通用MBNC(GMBNC)。基于局部马尔可夫毯的迭代搜索，提出可准确学习GMBNC的算法IPC．GMBNC。该算法由于无需学习全局贝叶斯网络(BN)，可扩展性强。基于已知贝叶斯网络模型而随机生成的数据上所执行的实验显示，IPC—GMBNC可有效推导出目标结构；而且与传统的全局结构学习算法Pc相比，IPC．GMBNC可节省大量的计算量。关键词：多标签分类；多维分类；多维贝叶斯网络分类器；贝叶斯网络；马尔可夫毯中图分类号：TP391文献标

3、志码：AStructurelearningalgorithmforgeneralmulti-dimensionalBayesiannetworkclassifiersFUShunkai。，SEINMinn。LIZhiqiang(CollegeofComputerScienceandTechnology,HuaqiaoUniversity,XiamenFujian361021，China)Abstract：TheconventionalMulti-dimensionalBayesianNetworkClassifier(MBNC)req

4、uiresitsstructurebebi—partitie．RemovingthisconstraintcanresultintoanewtoolnamedGeneralMBNC(GMBNC)，anditenablesUStomodeltheunderlyingiointdistributionmorecorrectly．BasedoniterativelocalsearchofMarkovblankets，analgorithmcalledIPC—GMBNCwasproposedtoinducetheexactstructureo

5、fGMBNC．TheproposedalgorithmhasgoodscalabilitybecauseitdoesnotneedtorecovertheglobalBayesianNetwork(BN)first．TheexperimentsonsamplesgeneratedfromknownBayesiannetworkstructuresindicatethatIPC—GMBNCisefective，anditbringsgreatreductiononcomputingcomplexitycomparedtoglobalse

6、archapproach，e．g．PCalgorithm．Keywords：muhi-labelclassification；multi·-dimensionalclassification；Multi·-dimensionalBayesianNetworkClassifier(MBNC)；BayesianNetwork(BN)；Markovblanket间的依赖关系；特征子图G(featuresubgraph)用来表示特征0引言变量之间的依赖关系。MBNC模型的另一组成部分即参数，贝叶斯网络分类器(BayesianNetworkCl

7、assifier，BNC)是用来定义结构中给定父节点集的每个变量的条件概率分布。一种用来专门处理分类问题的贝叶斯网络(Bayesian本文关心模型的结构学习，因为结构推导任务一般被认为更Network，BN)，传统上这种分类器只处理一个类变量的情形，复杂。即单维度分类问题。然而在现实的许多应用中，一组观测值桥~'[](bridgesubgraph)经常会同时关联到多个不同的类(标签)。比如，在视频或文本分类里，一段视频或一篇新闻可能既是科技类又是体育类，：；；i：i；；：asssugrap“而这种多维分类问题需要新的分类器来支持。多维

8、贝叶斯网络分类器(Multi．dimensionalBayesian特征子图(featuresubgraph)NetworkClassifier，MBNC)近年被提出来解决多维分类问题，图1MBNC模型的一个实例它提供了