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摘要:
朴素贝叶斯分类器不能有效地利用属性之间的依赖信息,而目前所进行的依赖扩展更强调效率,使扩展后分类器的分类准确性还有待提高.针对以上问题,在使用具有平滑参数的高斯核函数估计属性密度的基础上,结合分类器的分类准确性标准和属性父结点的贪婪选择,进行朴素贝叶斯分类器的网络依赖扩展.使用UCI中的连续属性分类数据进行实验,结果显示网络依赖扩展后的分类器具有良好的分类准确性.
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文献信息
篇名 基于高斯核函数的朴素贝叶斯分类器依赖扩展
来源期刊 控制与决策 学科 工学
关键词 朴素贝叶斯分类器 高斯核函数 贝叶斯网络 分类准确性 依赖扩展
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 2280-2284
页数 5页 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI 10.13195/j.kzyjc.2014.1650
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 王双成 上海立信会计学院数学与信息学院 65 390 10.0 15.0
5 杜瑞杰 上海立信会计学院数学与信息学院 12 127 5.0 11.0
6 高瑞 上海立信会计学院数学与信息学院 10 64 5.0 7.0
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
朴素贝叶斯分类器
高斯核函数
贝叶斯网络
分类准确性
依赖扩展
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
控制与决策
月刊
1001-0920
21-1124/TP
大16开
沈阳东北大学125信箱
1986
chi
出版文献量(篇)
7031
总下载数(次)
20
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