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摘要:
朴素贝叶斯分类算法以其简单、高效等优点一直是分类算法的研究热点之一。但是它的条件独立性假设不能很好的表现多数现实应用中变量之间存在的依赖关系,从而影响它的分类效果。针对这一问题,提出了一种改进算法,该算法通过基于协方差和卡方拟合统计量的思想来确定权重系数。实验结果表明,与朴素贝叶斯算法相比,对于分类正确率有一定的提高。
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信息增益
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文献信息
篇名 一种基于属性加权的朴素贝叶斯改进算法
来源期刊 广西大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 朴素贝叶斯 属性加权 权重系数
年,卷(期) 2013,(5) 所属期刊栏目 计算机与电子信息科学
研究方向 页码范围 1157-1161
页数 5页 分类号 TP181
字数 2957字 语种 中文
DOI
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 秦亮曦 广西大学计算机与电子信息学院 43 334 10.0 17.0
2 杨忠强 广西大学计算机与电子信息学院 2 6 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
朴素贝叶斯
属性加权
权重系数
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
广西大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-7445
45-1071/N
大16开
广西南宁市大学路100号广西大学西校园学报编辑部
28832转3
1976
chi
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