基于RoughSet的加权朴素贝叶斯分类算法*) (2007年)

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文件名称:基于RoughSet的加权朴素贝叶斯分类算法*) (2007年)

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更新时间:2024-06-14 20:08:53

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朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但其条件独立性假设并不符合客观实际,这在某种程度上影响了它的分类性能。加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展。基于RoughSet的属性重要性理论,提出了基于RoughSet的加权朴素贝叶斯分类方法,并分别从代数观、信息观及综合代数观和信息观的角度给出了属性权值的求解方法。通过在UCl数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性。


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