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저널정보
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제11권 제11호
발행연도
2013.1
수록면
409 - 414 (6page)

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Naive Bayesian classifiers are a powerful and well-known type of classifiers that can be easily induced from a dataset of sample cases. However, the strong conditional independence assumptions can sometimes lead to weak classification performance. Normally, naive Bayesian classifiers use Gaussian distributions to handle continuous attributes and to represent the likelihood of the features conditioned on the classes. The probability density of attributes, however, is not always well fitted by a Gaussian distribution. Another eminent type of classifier is the neuro-fuzzy classifier, which can learn fuzzy rules and fuzzy sets using supervised learning. Since there are specific structural similarities between a neuro-fuzzy classifier and a naive Bayesian classifier, the purpose of this study is to apply learning distribution graphs constructed by a neuro-fuzzy network to naive Bayesian classifiers. We compare the Gaussian distribution graphs with the fuzzy distribution graphs for the naive Bayesian classifier. We applied these two types of distribution graphs to classify leukemia and colon DNA microarray data sets. The results demonstrate that a naive Bayesian classifier with fuzzy distribution graphs is more reliable than that with Gaussian distribution graphs.
#naive Bayesian classifier #learning distribution #neuro-fuzzy classifier #Gaussian distribution #fuzzy membership function distribution

목차

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참고문헌 (14)

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B. W. Morgan / 1968 / An Introduction to Bayesian Statistical Decision Processes google schola D. Heckerman / 1996 / A tutorial on learning with Bayesian Network / Microsoft Research google schola E. Themaat / 2005 / On the Use of Learning Bayesian Networks to Analyze Gene Expression Data: Classification and Gene Network Reconstruction / 석사 / University of Amsterdam, Artifici google schola G. Xuan / 1996 / Bhattacharyya distance feature selection. Pattern Recognition / Proceedings of the 13th International Conference google schola H. Jun / 1995 / The influence of the sigmoid function parameters on the speed of backpropagation learning / From Natural to Artificial Neural Computation : 195 ~ 201 google schola

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