基于属性加权的朴素贝叶斯分类算法

• 作者: 任诗流 秦锋 程泽凯 罗慧
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 分类 朴素贝叶斯 独立性假设 属性加权
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 107-109
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2923字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.06.033

摘要

朴素贝叶斯分类是一种简单而高效的方法,但是它的属性独立性假设,影响了它的分类性能.通过放松朴素贝叶斯假设可以增强其分类效果,但通常会导致计算代价大幅提高.提出了属性加权朴素贝叶斯算法,该算法通过属性加权来提高朴素贝叶斯分类器性能,加权参数直接从训练数据中学习得到.权值可以看作是计算某个类的后验概率时,某属性取值对该类别的影响程度.实验结果表明,该算法可行而且有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦锋	安徽工业大学计算机学院	81	783	15.0	25.0
2	程泽凯	安徽工业大学计算机学院	51	532	9.0	22.0
3	任诗流	安徽工业大学计算机学院	6	114	4.0	6.0
4	罗慧	安徽工业大学计算机学院	5	112	4.0	5.0