基于MWST+T-K2结构学习算法的贝叶斯分类器

针对K2算法在构建贝叶斯分类器时节点排序不同影响分类准确率的问题,提出了一种MWST+T-K2结构学习算法,运用Matlab软件的BNT工具箱构建了MWST+T-K2分类器,并经过NBC、TANC、MWST和MWST+T-K2分类器对UCI数据库的24个分类数据集进行分类检验.结果表明,对4种分类器在24个数据集上的分类水平进行整体与两两比较时,MWST+T-K2分类器的分类水平均最优;在小数据集上比较时,MWST+T-K2分类器的分类水平取得全局最优,未取得局部最优;在大数据集上比较时,未取得全局或局部最优,低于TANC的分类水平.所以,MWST+T-K2结构学习算法是一种适合构建小数据集贝叶斯分类器的方法.