用平滑方法改进多关系朴素贝叶斯分类

• 作者: 刘宏哲 张敬尊 徐光美 王金华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多关系数据挖掘 朴素贝叶斯 参数平滑 互信息
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 69-72
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3617字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1507-0161

摘要

为消除朴素贝叶斯分类时的零概率以及过度拟合问题,分析了各种概率平滑方法,给出了基于M估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-M)和基于Laplace估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-L),分析探讨了M平滑和Laplace平滑方法对多关系分类的影响情况,为进一步优化分类,方法基于扩展互信息标准对数据进行属性过滤.多关系标准数据集上的实验显示,MRNBC-M可以有效改进分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宏哲	北京联合大学信息服务工程重点实验室	51	498	12.0	21.0
2	徐光美	北京联合大学信息学院	10	114	5.0	10.0
3	张敬尊	北京联合大学信息学院	5	26	2.0	5.0
4	王金华	北京联合大学信息学院	4	7	2.0	2.0