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分類問題是數據挖掘和機器學習領域硏究的重點問題，貝葉斯網絡模型因其簡單髙效的特點而廣泛應用于分類問題。一依賴估測器（ODE）模型作為半監督學習貝葉斯網絡模型中的經典模型，受到研究人員的廣泛關注。現有的ODE模型分類器在進行分類判別時，未考慮不同的屬性節點作為根節點時對分類過程的貢獻不同，為此，將ODE模型分類器與屬性值加權方法相結合并提出MI-ODE算法。采用相互信息（MI）度量屬性根節點的屬性值與類變量之間的依賴關系并作為DE模型的權值，對ODE分類器模型進行屬性值加杈平均。將M-ODE算法應用于現實分類問題的36個標準數據集，結果表明，相比于NB算法AODE算法與TAN算法，該算法的分類性能更優。
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