混合高斯贝叶斯网络分类器

资 源 简 介

混合高斯贝叶斯网络分类器

详 情 说 明

混合高斯贝叶斯网络分类器是结合了高斯混合模型和贝叶斯网络优势的概率图模型。这种分类器通过概率推理来处理具有连续特征的分类问题，特别适用于现实世界中复杂的多模态数据分布。

该分类器的核心由两部分组成：首先采用混合高斯模型来刻画连续特征的概率分布，每个类别可以对应多个高斯分布分量，从而捕捉数据的局部特征；然后通过贝叶斯网络建立特征间的条件依赖关系，形成有向无环图结构。在推理阶段，模型会计算给定特征下各个类别的后验概率，选择概率最大的类别作为预测结果。

实际应用时需要注意几个要点：高斯分量的数量需要根据数据复杂度进行调整，太少会导致欠拟合，太多可能引起过拟合；网络结构的确定可以基于领域知识或通过结构学习算法自动获取；参数估计通常采用期望最大化(EM)算法迭代优化。

这种分类器在医疗诊断、工业质量控制等领域表现出色，尤其当数据具有明显的概率依赖关系时。与单一的高斯模型相比，它能更灵活地建模复杂分布；与普通的贝叶斯网络相比，它对连续特征的处理更加精细。