Abstract-Bayesian Multi-nets (BMNs) är en speciell typ av Bayesian nätverk (BN) klassificerare som består av flera lokala nätverk, typiskt, en för varje förutsägbar klass, att modellera en asymmetrisk uppsättning variabla beroenden med tanke på varje klass värde. Alternativt kan flernät läras på godtyckliga partitioner av en datauppsättning, där varje partition innehar mer konsekventa variabla beroenden med tanke på dataundergruppen i partitionen. I detta dokument föreslås två bidrag till den metod som samlar datasetet i separata dataundergrupper för att bygga asymmetriska lokala BN-klassificeringar, en för varje undergrupp. Först utökar vi K-modes-algoritmen, som tidigare användes av Case-Bache Bayesian Network Classifiers (CBBN) för att skapa kluster innan vi lär oss BN-klassning. För det andra introducerar vi Ant-Clust-B algoritmen som använder Ant Colony Optimization (ACO) för att lära sig klusterbaserade BMNs. Ant-Clust-B använder ACO i klustret steg innan du lär de lokala BN klassificerare. Empiriska resultat erhålls från experiment på 18 UCI dataset. [12]................................................................ Nyligen har författarna infört ABC-Miner [13], den första ACO-baserade algoritmen att bygga Bayesian nätverk klassificerare, som har visat bättre prestanda jämfört med några giriga och deterministiska BN algoritmer. Därför fortsätter vi att utveckla ACO-baserade algoritmer i Bayesian klassificeringsområdet. Klassificering är ett centralt problem inom datautvinning och maskininlärning där systemet bygger, från märkta datainstanser, en modell (klassificerare) som förutsäger klass av omärkta instanser [14]. Det finns många typer av klassificeringsmetoder [14], men i detta arbete fokuserar vi på att bygga BN-klassificeringar. En BN klassificering är en speciell typ av probabilistiska nätverk som syftar till att förutsäga klassen av en data instans genom att beräkna den bakre sannolikheten för varje tillgänglig klass värde, med tanke på värdena för prediktor attribut av instansen, och sedan märka instansen med klassen har den högsta bakre sannolikheten. Naïve-Bayes, som diskuteras i [15], är den enklaste typen av BN klassificerare och det antar att attributen är oberoende med tanke på klassens etikett. Även om det fick bra prediktiva prestanda inom flera områden [15], förlängningar
Å andra sidan, i REF, ACO används för att producera datakluster, snarare än att lära sig lokala BN klassificerare, medan en enkel Naïve-Bayes klassificerare är konstruerad för varje datakluster.
Clustering-based Bayesian Multi-net Classifier construction with Ant Colony Optimization
{'venue': '2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'journal': '2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}