一种基于强属性限定的贝叶斯分类模型

• 作者: 王峻
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 朴素贝叶斯 贝叶斯定理 属性相关性
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 205-207,211
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 2702字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2007.02.060

摘要

朴素贝叶斯分类模型一种简单而高效的分类模型,但它的条件独立性假设使其无法将属性间的依赖表达出来,影响了它分类的正确率.属性间的依赖关系与属性本身的特性有关,有些属性的特性决定了其他属性必然依赖于它,即强属性.文中通过分析属性相关性的度量和贝叶斯定理的变形公式,介绍了强属性的选择方法,通过在强弱属性之间添加增强弧以弱化朴素贝叶斯的独立性假设,扩展了朴素贝叶斯分类模型的结构.在此基础上提出一种基于强属性限定的贝叶斯分类模型SANBC.实验结果表明,与朴素贝叶斯分类模型相比,SANBC分类模型具有较高的分类正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王峻		23	127	6.0	11.0