基于K-近邻法的局部加权朴素贝叶斯分类算法

• 作者: 曹根 杨丽琴 葛孝堃
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 朴素贝叶斯 K-近邻法 局部加权 分类
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 267-268,291
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3318字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.09.081

摘要

分类算法一直以来都是数据挖掘领域的研究重点,朴素贝叶斯分类算法是众多优秀分类算法之一,但由于其条件属性必需独立,使得该算法也存在着一定的局限性.为了从另外一种角度来改进该算法,提高分类性能,提出了一种基于K-近邻法的局部加权朴素贝叶斯分类算法.使用K-近邻法对属性加权,找到最合适的加权值,运用加权后的朴素贝叶斯分类算法去分类,实验表明该算法提高了分类的可靠性与准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨丽琴	上海中医药大学图书信息中心	6	38	4.0	6.0
2	曹根	东华大学计算机科学与技术学院	1	21	1.0	1.0
3	葛孝堃	东华大学计算机科学与技术学院	4	30	3.0	4.0