انجمن کامپیوتر ایران

طبقه‌بندی کننده بیز ساده به دلیل کارایی بالا در پیش‌بینی و سادگی در ساخت مورد توجه محققین بسیاری قرارگرفته است. بنیان این طبقه‌بندی کننده بر اساس استقلال شرطی متغیر‌ها (ویژگی‌ها) به شرط کلاس است. اگرچه به دلیل وابستگی متقابل بین ویژگی‌ها این فرض در کاربرد‌های واقعی این طبقه‌بندی کننده صادق نیست. از این رو، در این مقاله از مفهوم متغیرهای پنهان برای ارائه مدلی تحت عنوان "طبقه‌بندی کننده بیز ساده آمیخته با متغیر پنهان (MLNB)" به منظور کاهش فرض استقلال شرطی و مدل‌سازی ویژگی‌ها ارائه شده است. الگوریتم امید ریاضی- بیشینه (EM) به منظور تخمین پارامترهای مدل استفاده شده است. شبیه سازی‌ها بر روی 5 مجموعه داده از مخزن یادگیری ماشین دانشگاه کالیفورنیا ایرواین نشانگر این است که روش پیشنهادی عملکرد قابل توجه‌ای بر اساس دقت طبقه‌بندی و معیار F-measure در مقایسه با توسعه‌های اخیر بیز ساده دارد.