南昌大学学报（理科版）
南昌大學學報（理科版）
남창대학학보（이과판）
JOURNAL OF NANCHANG UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2009年
2期
191-194
,共4页
白似雪%梅君%吴穹%朱涛
白似雪%梅君%吳穹%硃濤
백사설%매군%오궁%주도
数据挖掘%朴素贝叶斯%概率推理%相关概率
數據挖掘%樸素貝葉斯%概率推理%相關概率
수거알굴%박소패협사%개솔추리%상관개솔
朴素贝叶斯分类是一种简单而高效的方法,但是它的属性独立性假设,影响了它的分类性能.为了克服该问题,提出了一种基于概率推理的加权朴素贝叶斯分类模型.通过计算属性和类之间的相关概率和不相关概率,对属性赋予不同的权重,从而在保持简单性的基础上有效地提高了朴素贝叶斯算法的分类性能.实验结果表明,该方法可行而且有效.
樸素貝葉斯分類是一種簡單而高效的方法,但是它的屬性獨立性假設,影響瞭它的分類性能.為瞭剋服該問題,提齣瞭一種基于概率推理的加權樸素貝葉斯分類模型.通過計算屬性和類之間的相關概率和不相關概率,對屬性賦予不同的權重,從而在保持簡單性的基礎上有效地提高瞭樸素貝葉斯算法的分類性能.實驗結果錶明,該方法可行而且有效.
박소패협사분류시일충간단이고효적방법,단시타적속성독립성가설,영향료타적분류성능.위료극복해문제,제출료일충기우개솔추리적가권박소패협사분류모형.통과계산속성화류지간적상관개솔화불상관개솔,대속성부여불동적권중,종이재보지간단성적기출상유효지제고료박소패협사산법적분류성능.실험결과표명,해방법가행이차유효.
