一种改进隐朴素贝叶斯算法的研究

• 作者: 张小刚 李晶辉 胡义函 陈华
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 朴素贝叶斯(NB) 隐朴素贝叶斯(HNB) 双隐朴素贝叶斯(DHNB) 阈值 分类精度
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 信息安全与算法研究
• 页码范围: 1654-1658
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 4807字
• 语种: 中文

摘要

朴素贝叶斯分类器(NB)由于结构简单,计算高效而被广泛应用,但它不能充分利用属性间的依赖关系,有一定的局限性.因此,隐朴素贝叶斯分类器(HNB)通过为每个属性引入一个隐藏父节点,将各个属性之间的依赖关系都综合其中,使属性间的依赖关系得到了利用.但隐朴素贝叶斯分类器忽略了属性对与该属性的依赖关系,故在此基础上提出一种改进算法--双隐朴素贝叶斯算法(DHNB),使属性对与该属性的依赖关系得到了充分的利用,并提出一种新型的阈值定义法,使得选取的阈值让分类精度与时间复杂度的比值为最大,缓解了算法时间复杂度和分类精度之间的矛盾.然后将改进的算法在UCI数据集上进行仿真试验,结果表明其分类性能优于HNB和NB,该方法具有较好的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张小刚	湖南大学电气与信息工程学院	42	577	15.0	22.0
2	陈华	湖南大学信息科学与工程学院	28	442	13.0	20.0
3	胡义函	湖南大学电气与信息工程学院	3	49	2.0	3.0
4	李晶辉	湖南大学电气与信息工程学院	2	49	2.0	2.0