基于粗集的朴素贝叶斯分类算法及其应用

• 作者: 张彩丽 杨帆
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 贝叶斯 信息约简 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2007,（29）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 189-191
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3630字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.29.055

摘要

朴素贝叶斯方法是数据库分类知识挖掘领域一项基本技术,具有广泛的应用.论文针对朴素贝叶斯方法的限制,提出了基于粗集理论的贝叶斯的分类知识挖掘方法.该方法首先基于粗集理论的属性约简能力,根据数据库中条件属性和决策属性之间的依赖关系,进行属性的约简处理,然后基于朴素贝叶斯方法进行分类知识挖掘.实验结果表明,基于粗集理论的贝叶斯分类方法改善了贝叶斯分类方法中属性之间独立的限制,简化了挖掘模型,使挖掘性能具有明显的优化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张彩丽	陕西科技大学机电学院	45	227	9.0	12.0
2	杨帆	陕西科技大学电信学院	66	278	10.0	13.0