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南吉尔·李;金钟敏（Kim，Jong-Min）

通过贝叶斯网络分类器将分类变量转换为数值变量，用于二进制分类。 （英语） Zbl 1464.62116号

计算。统计数据分析。 54，第5期，1247-1265（2010）.
摘要：许多模式分类算法，如支持向量机（SVM）、多层感知器（MLP）和K-最近邻（KNN），都要求数据由纯数值变量组成。然而，许多现实世界的数据都由分类变量和数值变量组成。本文提出了一种将分类变量和数值变量的混合数据转换为纯数值变量数据的有效方法，用于二元分类。由于该方法基于贝叶斯网络分类器（BNC）的学习理论，因此计算效率高，对噪声和数据丢失具有鲁棒性。此外，该方法有望提取足够的信息来估计最小错误率（MER）分类器。在人工数据集和真实世界数据集上进行模拟，以证明当每个分类变量中的值的数量很大并且BNC准确地对数据建模时，所建议的方法的竞争力。

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

软件：

BNT公司;伦敦银行支持向量机;UCI-毫升
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{N.Lee}和\textit{J.-M.Kim}，计算。统计数据分析。54，第5号，1247--1265（2010；Zbl 1464.62116）
全文： 内政部

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