计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2010年
22期
4824-4826,4861
,共4页
分类%相关系数%权重%缺失数据%贝叶斯
分類%相關繫數%權重%缺失數據%貝葉斯
분류%상관계수%권중%결실수거%패협사
针对目前大多数分类器简单抛弃缺失数据的问题,基于朴素信念分类提出了一种有缺失值实例的加权保守推理规则的分类算法.以数据集特征属性与决策属性之间的相关系数作为权值,根据有缺失值实例加权保守推理规则对有非随机缺失属性的待分类实例所有可能的类别进行选择.实验结果表明,提出的基于有缺失值实例的加权保守推理规则分类算法有效地提高了分类性能,是一种有效的缺失数据集分类算法.
針對目前大多數分類器簡單拋棄缺失數據的問題,基于樸素信唸分類提齣瞭一種有缺失值實例的加權保守推理規則的分類算法.以數據集特徵屬性與決策屬性之間的相關繫數作為權值,根據有缺失值實例加權保守推理規則對有非隨機缺失屬性的待分類實例所有可能的類彆進行選擇.實驗結果錶明,提齣的基于有缺失值實例的加權保守推理規則分類算法有效地提高瞭分類性能,是一種有效的缺失數據集分類算法.
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