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基于PLS的加权朴素贝叶斯分类测试算法
基于PLS的加权朴素贝叶斯分类测试算法
作者:
李雪莲
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
朴素贝叶斯
加权朴素贝叶斯
偏最小二乘
分类测试
摘要:
朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但是它的条件独立性假设影响了其分类性能.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.文章提出了一种基于偏最小二乘的加权朴素贝叶斯分类算法,通过建立条件属性和决策腾性之间偏最小二乘回归方程,把回归系数赋给对应的条件属性,作为相应的权重,从而在保持简单性的基硝上有效地提高了朴素贝叶斯算法的分类性能.最后.通过在UCI数据集上的仿真实验.验证了该算法的有效性.
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基于PLS的加权朴素贝叶斯分类测试算法
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朴素贝叶斯
加权朴素贝叶斯
偏最小二乘
分类测试
年,卷(期)
2010,(7)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
4-6
页数
分类号
TP391
字数
3160字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1003-0107.2010.07.002
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
李雪莲
重庆大学数理学院
3
13
2.0
3.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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加权朴素贝叶斯
偏最小二乘
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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
电子质量
主办单位:
中国电子质量管理协会
工业和信息化部电子第五研究所(中国赛宝实验室)
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-0107
CN:
44-1038/TN
开本:
大16开
出版地:
广州市五羊新城广兴花园32号一层
邮发代号:
46-39
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
7058
总下载数(次)
32
总被引数(次)
15176
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