本文關鍵詞：樸素貝葉斯分類算法的改進及其應用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：分類能力是人類在社會活動中最重要而基本的能力之一,分類技術是數(shù)據(jù)挖掘領域研究的一項核心內(nèi)容。樸素貝葉斯分類算法以完善的理論體系、清晰簡單的星形結構、良好的適應能力和較高的分類正確率而聞名,但其前提假設在現(xiàn)實運用中往往無法成立。為了解決這一問題并提高算法性能,本文以樸素貝葉斯分類算法為基礎,研究現(xiàn)有的屬性加權樸素貝葉斯算法,并考慮了實際應用中數(shù)據(jù)類型對分類算法的影響,提出了基于Tau-y相關系數(shù)的加權樸素貝葉斯分類算法和基于Kendall τ相關系數(shù)的加權樸素貝葉斯分類算法。具體研究工作如下：(1)通過研究樸素貝葉斯分類算法及其各種改進算法,提出了基于Tau-y相關系數(shù)的加權樸素貝葉斯分類算法,以Tau-y系數(shù)確定權值,并通過實驗檢驗其分類性能,新改進算法能有效的提高分類效率,特別是在樣本總量較小的數(shù)據(jù)集中展現(xiàn)了良好的分類效果。(2)為了更好的提取數(shù)據(jù)中的有用信息,解決實際中的某些特殊問題,引入非參數(shù)統(tǒng)計中的Kendall τ相關系數(shù),提出了基于Kendall τ相關系數(shù)的加權樸素貝葉斯分類算法,實驗結果顯示該算法能獲得較高的分類正確率,且在類標記數(shù)量較多的數(shù)據(jù)中性能更佳。(3)對新算法在銀行個人客戶分類這一實際問題中的應用進行了研究,在一定程度上進一步驗證了新算法的性能。
【關鍵詞】：分類算法 樸素貝葉斯 權值 相關系數(shù)
【學位授予單位】：北京林業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F830.91;F224
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 研究目的與研究內(nèi)容12-13
• 1.4 論文的組織結構13-14
• 2 基礎理論概述14-25
• 2.1 概率論基礎14-16
• 2.1.1 條件概率和乘法原理14
• 2.1.2 全概率公式與貝葉斯定理14-15
• 2.1.3 極大后驗假設與極大似然假設15-16
• 2.1.4 事件的獨立性16
• 2.2 樸素貝葉斯分類算法16-20
• 2.2.1 貝葉斯分類算法16-17
• 2.2.2 樸素貝葉斯分類算法(NB)17-20
• 2.3 樸素貝葉斯改進算法20-24
• 2.3.1 樹增強型樸素貝葉斯分類算法(TAN)20-22
• 2.3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(BN)22-23
• 2.3.3 樸素貝葉斯樹算法(NBTree)23-24
• 2.4 本章小結24-25
• 3 加權樸素貝葉斯分類算法25-28
• 3.1 引言25
• 3.2 算法步驟25-26
• 3.3 常見的加權樸素貝葉斯分類算法26-27
• 3.3.1 基于卡方統(tǒng)計量的加權樸素貝葉斯分類算法26-27
• 3.3.2 基于粗糙集的加權樸素貝葉斯分類算法27
• 3.4 本章小結27-28
• 4 基于相關關系的加權樸素貝葉斯分類算法28-36
• 4.1 引言28
• 4.2 相關關系和相關系數(shù)28-30
• 4.2.1 相關關系28-29
• 4.2.2 相關系數(shù)29-30
• 4.3 基于Tau-y系數(shù)的加權樸素貝葉斯分類算法30-32
• 4.3.1 算法的構造30-31
• 4.3.2 權值的確定31-32
• 4.3.3 算法步驟32
• 4.4 基于Kendall τ相關系數(shù)的加權樸素貝葉斯分類算法32-35
• 4.4.1 算法提出的背景32-33
• 4.4.2 Kendall τ的思想及計算33-35
• 4.4.3 算法步驟35
• 4.5 本章小結35-36
• 5 實驗驗證與結果分析36-46
• 5.1 實驗背景36
• 5.2 實驗數(shù)據(jù)36-38
• 5.3 實驗流程38-39
• 5.3.1 數(shù)據(jù)準備38
• 5.3.2 數(shù)據(jù)處理38-39
• 5.3.3 算法性能比較39
• 5.4 實驗結果及其分析39-45
• 5.4.1 實驗Ⅰ39-42
• 5.4.2 實驗Ⅱ42-45
• 5.5 本章小結45-46
• 6 改進的樸素貝葉斯分類算法在銀行客戶分類中的應用46-52
• 6.1 引言46-47
• 6.2 數(shù)據(jù)與變量47-49
• 6.2.1 評估指標概述47-48
• 6.2.2 數(shù)據(jù)來源及預處理48-49
• 6.3 實驗結果與分析49-51
• 6.3.1 算法的應用49
• 6.3.2 實驗結果分析及建議49-51
• 6.4 本章小結51-52
• 7 總結及展望52-54
• 7.1 本文的貢獻及創(chuàng)新點52
• 7.2 工作展望52-54
• 參考文獻54-57
• 個人簡介57-58
• 導師簡介58-59
• 獲得成果目錄清單59-60
• 致謝60

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