基于属性加权的朴素贝叶斯分类算法改进

• 作者: 刘牛
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 分类 相关性 属性加权
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 72-74
• 分类号: TP311.13
• 字数: 2872字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-6833.2011.06.025

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.针对这种问题,本文提出一种基于属性加权的朴素贝叶斯分类算法.通过分析研究属性之间的相关性,求出条件属性与决策属性的相关系数,同时结合信息论中所涉及的互信息概念,获得新的权重,对不同的条件属性给予不同的权值,从而在保持简单性的基础上有效地提高了朴素贝叶斯算法的分类性能.实验结果表明,该方法可行而且有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘牛	安徽工业大学计算机学院	2	11	2.0	2.0