本文關(guān)鍵詞：基于多屬性聯(lián)合的樸素貝葉斯分類算法

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【摘要】：樸素貝葉斯分類算法由于條件獨(dú)立性假設(shè)對(duì)屬性施加了一定的限制,這可能會(huì)降低分類性能。針對(duì)此問題,為了削弱條件獨(dú)立性假設(shè)對(duì)分類結(jié)果帶來的負(fù)面影響,從結(jié)構(gòu)擴(kuò)展的角度提出了一種基于多屬性聯(lián)合的樸素貝葉斯分類算法。該算法通過計(jì)算條件屬性組合相對(duì)于決策屬性依賴度的大小,選擇最大相對(duì)屬性依賴度的屬性組合進(jìn)行聯(lián)合作為新的條件屬性。通過實(shí)驗(yàn)仿真,結(jié)果表明該方法可行而且有效,特別是對(duì)一些屬性之間關(guān)聯(lián)性比較強(qiáng)的數(shù)據(jù)集,分類效果提高尤為明顯。
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算科學(xué)學(xué)院;桂林電子科技大學(xué)廣西高校圖像處理實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 樸素貝葉斯 分類 粗糙集理論 相對(duì)屬性依賴度 屬性聯(lián)合
【基金】：廣西壯族自治區(qū)自然科學(xué)基金(2013GXNSFC019330) 廣西壯族自治區(qū)高�？蒲匈Y助項(xiàng)目(2013YB086)
【分類號(hào)】：TP181
【正文快照】： 0引言樸素貝葉斯分類器是一種基于貝葉斯統(tǒng)計(jì)理論的有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,對(duì)已標(biāo)記訓(xùn)練樣本進(jìn)行分類時(shí),基于一個(gè)強(qiáng)有力的假設(shè),即訓(xùn)練樣本中的所有屬性均獨(dú)立于訓(xùn)練樣本。然而此假設(shè)在現(xiàn)實(shí)中往往不成立,因此,研究人員做了大量工作來削弱樸素貝葉斯獨(dú)立性假設(shè)。Jiang等[1]對(duì)改進(jìn)樸素貝

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