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离散属性的朴素贝叶斯分类算法的优化
文献摘要：
朴素贝叶斯算法是一种经典的分类算法,广泛应用于很多领域.朴素贝叶斯分类算法引入了属性条件独立性假设,但这个假设在现实应用中往往不能满足,从而就会影响算法的分类性能.针对这一问题,本文对该算法进行了改进,对离散属性进行数值标记,之后用正交矩阵对连续属性和数值标记后的离散属性做正交变换,增强属性之间的相互独立性,去除了属性之间的线性关系,贴近了朴素贝叶斯分类算法的属性条件独立性假设,从而提高了分类准确率.最后基于改进的算法进行实验分析,实验结果表明,与标准朴素贝叶斯分类算法、贝叶斯网相比,改进的算法的分类性能有较大的提高.
文献关键词：
朴素贝叶斯分类;数值标记;正交矩阵;属性独立;十折交叉验证
中图分类号：
作者姓名：
李福祥;王建敏;梁建创;王雪
作者机构：
哈尔滨理工大学理学院,哈尔滨150080;钜泉光电科技(上海)股份有限公司技术研发部,上海200000
文献出处：
引用格式：
[1]李福祥;王建敏;梁建创;王雪-.离散属性的朴素贝叶斯分类算法的优化)[J].小型微型计算机系统,2022(05):897-901
A类：
数值标记
B类：
朴素贝叶斯分类,分类算法,朴素贝叶斯算法,现实应用,分类性能,正交矩阵,连续属性,正交变换,相互独立,分类准确率,贝叶斯网,属性独立,十折交叉验证
AB值：
0.202161
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