原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
针对朴素贝叶斯分类方法中属性值条件独立假设不适应实际情况的问题,提出了关联规则森林表示法及应用关联规则森林的改进贝叶斯分类算法(ABC算法).ABC算法利用关联规则挖掘得到满足条件的关联规则,并由此来构造关联规则森林,而规则森林中所有根节点的概率与所有适用的规则置信度连乘,就得到所有属性值的联合概率.应用UDI数据集对分类器进行了测试,分类结果表明,ABC算法的分类准确率明显高于朴素贝叶斯分类算法,平均提高5%,特别是对属性间有着较强依赖关系的数据集,其分类准确率提高了37%.
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文献信息
篇名 一种应用关联规则森林的改进贝叶斯分类算法
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 朴素贝叶斯分类 关联规则 联合概率
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 48-52
页数 5页 分类号 TP311.13
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0253-987X.2009.02.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴宁 西安交通大学电子与信息工程学院 23 315 8.0 17.0
2 柏春霞 西安交通大学电子与信息工程学院 1 8 1.0 1.0
3 祝毅博 西安交通大学电子与信息工程学院 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
朴素贝叶斯分类
关联规则
联合概率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
总下载数(次)
0
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