基于属性约简的PLS加权朴素贝叶斯分类

• 作者: 刘平丽 杨敏 王芳妮 贺兴时
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: 加权朴素贝叶斯分类 属性约简 偏最小二乘回归
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 基础科学
• 页码范围: 118-121
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,它的属性独立性假设,影响了它的分类性能.针对这种问题,在分析属性相关性的基础上,通过属性约简选择一组近似独立的属性约简子集,提出一种基于属性约简的偏最小二乘回归加权朴素贝叶斯分类算法.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分类算法的分类性能.实验结果表明,该方法可行且有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺兴时	西安工程大学理学院	136	975	16.0	25.0
2	刘平丽	西安工程大学理学院	3	10	2.0	3.0
3	王芳妮	西安工程大学理学院	4	16	3.0	4.0
4	杨敏	西安工程大学理学院	4	13	3.0	3.0