基于遗传算法的朴素贝叶斯分类

• 作者: 胡为成 胡学钢
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 朴素贝叶斯 遗传算法 属性约简 适应度函数
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、软件工程
• 页码范围: 30-32
• 页数: 3页
• 分类号: TP301
• 字数: 3024字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2007.01.011

摘要

朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但是其属性独立性假设限制了对实际数据的应用.提出一种新的算法,该算法为避免数据预处理时,训练集的噪声及数据规模使属性约简的效果不太理想,并进而影响分类效果,在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集,并以这些子集构建相应的贝叶斯分类器,进而采用遗传算法进行优选.实验表明,与传统的朴素贝叶斯方法相比,该方法具有更好的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡学钢	合肥工业大学计算机学院	314	3156	27.0	39.0
2	胡为成	合肥工业大学计算机学院	3	61	3.0	3.0