西安交通大学学报
西安交通大學學報
서안교통대학학보
JOURNAL OF XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY
2009年
2期
48-52
,共5页
朴素贝叶斯分类%关联规则%联合概率
樸素貝葉斯分類%關聯規則%聯閤概率
박소패협사분류%관련규칙%연합개솔
针对朴素贝叶斯分类方法中属性值条件独立假设不适应实际情况的问题,提出了关联规则森林表示法及应用关联规则森林的改进贝叶斯分类算法(ABC算法).ABC算法利用关联规则挖掘得到满足条件的关联规则,并由此来构造关联规则森林,而规则森林中所有根节点的概率与所有适用的规则置信度连乘,就得到所有属性值的联合概率.应用UDI数据集对分类器进行了测试,分类结果表明,ABC算法的分类准确率明显高于朴素贝叶斯分类算法,平均提高5%,特别是对属性间有着较强依赖关系的数据集,其分类准确率提高了37%.
針對樸素貝葉斯分類方法中屬性值條件獨立假設不適應實際情況的問題,提齣瞭關聯規則森林錶示法及應用關聯規則森林的改進貝葉斯分類算法(ABC算法).ABC算法利用關聯規則挖掘得到滿足條件的關聯規則,併由此來構造關聯規則森林,而規則森林中所有根節點的概率與所有適用的規則置信度連乘,就得到所有屬性值的聯閤概率.應用UDI數據集對分類器進行瞭測試,分類結果錶明,ABC算法的分類準確率明顯高于樸素貝葉斯分類算法,平均提高5%,特彆是對屬性間有著較彊依賴關繫的數據集,其分類準確率提高瞭37%.
침대박소패협사분류방법중속성치조건독립가설불괄응실제정황적문제,제출료관련규칙삼림표시법급응용관련규칙삼림적개진패협사분류산법(ABC산법).ABC산법이용관련규칙알굴득도만족조건적관련규칙,병유차래구조관련규칙삼림,이규칙삼림중소유근절점적개솔여소유괄용적규칙치신도련승,취득도소유속성치적연합개솔.응용UDI수거집대분류기진행료측시,분류결과표명,ABC산법적분류준학솔명현고우박소패협사분류산법,평균제고5%,특별시대속성간유착교강의뢰관계적수거집,기분류준학솔제고료37%.
