一种基于特征置换的朴素贝叶斯分类器

• 作者: 熊世桓 王东
• 来源期刊: 兰州理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 朴素贝叶斯分类器 单源特征 多源特征 组合特征
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 自动化技术与计算机技术
• 页码范围: 93-97
• 分类号: TP181
• 字数: 2964字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5196.2012.04.022

摘要

朴素贝叶斯分类方法是一种广泛使用的分类算法,在独立性假设不完全满足的情况下计算效率和分类效果均较为理想.通过分析全局特征向量中各特征与类别属性之间的联系,提出将组合特征置换多源特征,用组合特征的共现率对多源特征进行概率调整的新方法,在不同数据集的实验中,调整后的朴素贝叶斯分类器(FRNB)的分类精度均好于传统朴素贝叶斯分类器.测试结果表明,改进后的算法是有效可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王东	贵州师范学院数学与计算机科学学院	35	108	5.0	9.0
2	熊世桓	贵州师范学院数学与计算机科学学院	23	89	5.0	8.0