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题名一种选择性的加权朴素贝叶斯分类器
被引量：3
- 1
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作者
王峻
刘淮生
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机构
淮南师范学院
淮南矿业集团瓦斯利用分公司
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出处
《湖南文理学院学报（自然科学版）》
CAS
2008年第1期77-79,83,共4页
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基金
安徽省高等学校省级自然科学研究项目(KJ2007B075)
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文摘
朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但它的条件独立性假设影响了它分类的正确率.加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展.通过分析属性相关性的度量和属性约简,选择一组最近似独立的属性约简子集,并结合加权朴素贝叶斯和选择性贝叶斯分类器的优点,提出一种选择性的加权贝叶斯分类器SWNBC.实验结果表明,与朴素贝叶斯分类器相比,WSANBC分类器具有较高的分类正确率.
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关键词
朴素贝叶斯
加权朴素贝叶斯
属性相关性
属性约简
权重
信息增益
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Keywords
naive Bayes
Weighted naive Bayes
Weight
attribute with correlation
attribute reduction
Gain ratio
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种基于强属性限定的贝叶斯分类模型
被引量：1
- 2
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作者
王峻
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机构
合肥工业大学
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出处
《计算机技术与发展》
2007年第2期205-207,211,共4页
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文摘
朴素贝叶斯分类模型一种简单而高效的分类模型,但它的条件独立性假设使其无法将属性间的依赖表达出来,影响了它分类的正确率。属性间的依赖关系与属性本身的特性有关,有些属性的特性决定了其他属性必然依赖于它,即强属性。文中通过分析属性相关性的度量和贝叶斯定理的变形公式,介绍了强属性的选择方法,通过在强弱属性之间添加增强弧以弱化朴素贝叶斯的独立性假设,扩展了朴素贝叶斯分类模型的结构。在此基础上提出一种基于强属性限定的贝叶斯分类模型SANBC。实验结果表明,与朴素贝叶斯分类模型相比,SANBC分类模型具有较高的分类正确率。
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关键词
朴素贝叶斯
贝叶斯定理
属性相关性
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Keywords
naive Bayes
Bayes theorem
attribute with correlation
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于信息增益分析的扩展朴素贝叶斯分类器
- 3
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作者
王峻
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机构
淮南师范学院计算机学院
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出处
《济宁学院学报》
2021年第2期31-34,共4页
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基金
安徽省高等学校省级自然科学研究项目“大数据环境下的无线传感器网络路由算法的研究”(KJ2019A0695)。
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文摘
朴素贝叶斯分类的缺点在于过于强调属性间的独立性和属性对分类影响的一致性,无法真实表达属性间的相关性,影响了这种方法的健壮性和分类效果。信息增益是属性对分类重要性的一种度量方法,一方面通过对属性互斥信息的分析,去除与分类无关的属性,简化朴素贝叶斯分类器的结构;另一方面通过对属性信息增益的度量,选择对分类有较大影响的关键属性,在关键属性与非关键属性之间通过添加有向边的方式扩展朴素贝叶斯分类器的结构,放宽属性间独立性的限制,提高分类性能。
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关键词
信息增益
关键属性
朴素贝叶斯
扩展
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Keywords
attribute with correlation
dependencies
naive bayes
extension
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分类号
TCP181
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题名一种基于属性相关性度量的朴素贝叶斯分类模型
被引量：5
- 4
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作者
王峻
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机构
淮南师范学院信息技术系
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出处
《安庆师范学院学报（自然科学版）》
2007年第2期14-16,共3页
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文摘
本文通过分析属性相关性的度量和属性约简,提出一种基于属性相关性度量的朴素贝叶斯分类模型EANBC。实验结果表明,与朴素贝叶斯分类模型相比,EANBC分类模型具有较高的分类正确率。
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关键词
朴素贝叶斯
分类
属性相关性
属性约简
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Keywords
naive Bayes
classification
attribute with correlation： attribute reduction
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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