一种基于概率加权的朴素贝叶斯分类
白似雪; 梅君; 吴穹; 朱涛
南昌大学计算机科学与技术系； 北京邮电大学国际学院；
BAI Si-xue1,MEI Jun1,WU Qiong2,ZHU Tao1(1.Department of Computer Application Technology,Nanchang University,Nanchang 330031,China;2.International School,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 102209,China)
摘要 朴素贝叶斯分类是一种简单而高效的方法,但是它的属性独立性假设,影响了它的分类性能。为了克服该问题,提出了一种基于概率推理的加权朴素贝叶斯分类模型。通过计算属性和类之间的相关概率和不相关概率,对属性赋予不同的权重,从而在保持简单性的基础上有效地提高了朴素贝叶斯算
关键词 ：
相关概率 ,
概率推理 ,
数据挖掘 ,
朴素贝叶斯
Abstract ：Nave Bayes Classifier is a simple and effective classification method,but its attribute independence assumption makes it unable to express the dependence among attributes in the real world,and affects its classification performance.In this paper a metho
Key words ：
related-probability；
Nave Bayes
data mining
probabilistic inference
出版日期: 2009-04-28
引用本文:
白似雪; 梅君; 吴穹; 朱涛. 一种基于概率加权的朴素贝叶斯分类[J]. 南昌大学学报（理科版）, 2009, 33(02): 1-.
链接本文:
http://qks.ncu.edu.cn/Jwk_xblxb/CN/ 或 http://qks.ncu.edu.cn/Jwk_xblxb/CN/Y2009/V33/I02/1
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