基于组合贝叶斯网络的葡萄酒分类

针对葡萄酒中化学成分的信息和知识具有随机性和不确定性的特点，提出了一种利用AdaBoostM1算法构建组合贝叶斯网络进行葡萄酒分类的方法。AdaBoostM1算法能够提高分类器的性能，为此，将若干个不同结构的TAN看作一系列基分类器，进行boosting迭代。即依次在训练集上训练每个基分类器。第1个基分类器用原始的训练集训练，其他基分类器的训练决定于在其之前产生的分类器的表现，被已有分类器错误判断的实例将以较大的概率出现在..