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致谢
1引言
1.1课题背景
1.2本文所完成的工作
1.3论文的组织安排
2分类理论概述
2.1分类
2.1.1分类技术
2.1.2分类器构造方法
2.1.3分类器的评估
2.2分类器集成学习
2.2.1基本概念以及相关方法
2.2.2 Bagging
2.2.3 Boosting
2.2.4 Stacking
3限制性贝叶斯分类器分析与实现
3.1概述
3.2相关方法
3.2.1朴素贝叶斯分类器
3.2.2 TAN分类器
3.2.3爬山法
3.2.4 SP算法
3.3隐藏朴素贝叶斯分类器
3.3.1概述
3.3.2分类器结构
3.3.3隐藏节点的构造
3.3.4算法过程
4 BoostTHNB组合分类器设计
4.1概述
4.2基分类器THNB设计
4.2.1树结构引入
4.2.2树的生成
4.2.3算法流程
4.3 BoostTHNB组合分类器设计
4.3.1基分类器的组合
4.3.2算法流程
5实验及结果
5.1 Weka简介
5.2 BoostTHNB在Weka上的实现
5.3实验方法
5.3.1实验方法描述
5.3.2数据集描述
5.4实验结果及分析
6结论
参考文献