一种基于粗糙集的朴素贝叶斯分类算法

• 作者: 游强华 王萍 郑芸芸
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 朴素贝叶斯分类器 粗糙集 属性约简
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 99-100,134
• 页数: 3页
• 字数: 2972字
• 语种: 中文

摘要

朴素贝叶斯分类器是建立在一个指定类别中各属性的取值是相互独立的上的,但在实际运用过程中独立性假设经常是不存在的.而粗糙集模型提供了属性离散化和约简技术,能改善属性间的依赖关系,得到相互独立的核心属性.因此,将两种不同的计算方法想结合,利用粗糙集先对数据进行约简,然后在利用朴素贝叶斯分类器,得到分类结果.实验证明这种方法改善了朴素贝叶斯分类器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王萍	川北医学院计算机数学教研室	50	118	5.0	8.0
2	郑芸芸	川北医学院计算机数学教研室	6	9	2.0	3.0