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基于EM-PLS的加权朴素贝叶斯分类算法 被引量:1

Weighted Naive Bayes Classification Algorithm Based on EM-Partial Least Squares
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摘要 朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但是它的条件独立性假设和数据完备性要求,影响了其分类性能;在此提出了一种基于EM算法和偏最小二乘的加权朴素贝叶斯分类算法,实验结果验证了该算法的有效性。 Naive Bayes algorithm is a simple and effective classification algorithm. However, its classification performance is affected by its conditional attribute independence assumption and request of complete data. This paper proposes a weighted Naive Bayes classification algorithm based on EM algorithm and partial least squares. Experimental results show its validity.
作者 李雪莲
出处 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2011年第1期22-25,共4页 Journal of Chongqing Technology and Business University:Natural Science Edition
关键词 加权朴素贝叶斯 EM算法 偏最小二乘 Weighted Naive Bayes EM Algorithm partial least squares
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