计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2011年
9期
267-268,291
,共3页
朴素贝叶斯%K-近邻法%局部加权%分类
樸素貝葉斯%K-近鄰法%跼部加權%分類
박소패협사%K-근린법%국부가권%분류
分类算法一直以来都是数据挖掘领域的研究重点,朴素贝叶斯分类算法是众多优秀分类算法之一,但由于其条件属性必需独立,使得该算法也存在着一定的局限性.为了从另外一种角度来改进该算法,提高分类性能,提出了一种基于K-近邻法的局部加权朴素贝叶斯分类算法.使用K-近邻法对属性加权,找到最合适的加权值,运用加权后的朴素贝叶斯分类算法去分类,实验表明该算法提高了分类的可靠性与准确率.
分類算法一直以來都是數據挖掘領域的研究重點,樸素貝葉斯分類算法是衆多優秀分類算法之一,但由于其條件屬性必需獨立,使得該算法也存在著一定的跼限性.為瞭從另外一種角度來改進該算法,提高分類性能,提齣瞭一種基于K-近鄰法的跼部加權樸素貝葉斯分類算法.使用K-近鄰法對屬性加權,找到最閤適的加權值,運用加權後的樸素貝葉斯分類算法去分類,實驗錶明該算法提高瞭分類的可靠性與準確率.
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