基于信息几何构建朴素贝叶斯分类器

• 作者: 史忠植 黄友平
• 来源期刊: 通讯和计算机：中英文版
• 学科: 工学
• 关键词: 朴素贝叶斯分类器 信息几何 Fisher分 条件独立
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1

摘要

朴素贝叶斯分类器是机器学习中一种简单而又有效的分期方法。但是由于它的属性条件独立性假设在实际应用中经常不成立，这影响了它的分类性能。本文基于信息几何和Fisher分，提出了一种新的创建属性集的方法。把原有属性经过Fisher分映射成新的属性集，并在新属性集上构建贝叶斯分类器。我们在理论上探讨了新属性间的条件依赖关系，证明了在一定条件下新属性间是条件独立的。试验结果表明，该方法较好地提高了朴素贝叶斯分类器的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史忠植	中科院计算所智能信息处理重点实验室	27	586	11.0	24.0
2	黄友平	中科院研究生院	1	0	0.0	0.0