改进属性独立的加权朴素贝叶斯分类测试算法

• 作者: 李雪莲
• 来源期刊: 电子质量
• 关键词: 主成分分析 方差贡献率 加权朴素贝叶斯 分类
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 理论与研究
• 页码范围: 13-16
• 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,但它的条件独立性和属性重要性假设,影响了其分类性能.为改进其分类性能,该文提出了一种改进属性独立的加权朴素贝叶斯分类测试算法.该算法同时放松了NB算法属性独立性、属性重要性两个假设,提升了分类正确率.通过在UCI部分数据集上进行仿真实验,与NB和WNB算法相比,证明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李雪莲	河南理工大学应用技术学院	5	7	2.0	2.0