应用数学学报

作者：张婧, 袁敏, 刘妍岩

单位：1. 中南财经政法大学统计与数学学院, 武汉 430073;<br>2. 武汉大学数学与统计学院, 武汉 430072

关键词：贝叶斯分类,正态混合模型,EM算法,集成学习,AdaBoost算法

本文主要研究正态混合模型的贝叶斯分类方法.贝叶斯分类以后验概率最大为准则，后验概率需要估计相关的条件分布.对于连续型数据的分类，其数据由多个类别混合而成，仅用单一分布难以描述，此时混合模型是一个较好的选择，并且可由EM算法获得.模拟实验表明，基于正态混合模型的贝叶斯分类方法是可行有效的.对于特征较多的分类，不同特征对分类的影响不同，本文对每个特征应用基于正态混合模型的贝叶斯分类方法构建基本分类器，然后结合集成学习，用AdaBoost算法赋予每个分类器权重，再线性组合它们得到最终分类器.通过UCI数据库中实际的Wine Data Set验证表明，本文分类方法与集成学习的结合可以得到高准确率和稳定的分类.

来源：2020年第4期

《应用数学学报》期刊编辑部

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