谢小军
- 作品数：2 被引量：6H指数：2
- 供职机构：桂林电子科技大学数学与计算科学学院更多>>
- 发文基金：广西壮族自治区自然科学基金广西教育厅科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多属性联合的朴素贝叶斯分类算法被引量：3
- 2016年
- 朴素贝叶斯分类算法由于条件独立性假设对属性施加了一定的限制,这可能会降低分类性能。针对此问题,为了削弱条件独立性假设对分类结果带来的负面影响,从结构扩展的角度提出了一种基于多属性联合的朴素贝叶斯分类算法。该算法通过计算条件属性组合相对于决策属性依赖度的大小,选择最大相对属性依赖度的属性组合进行联合作为新的条件属性。通过实验仿真,结果表明该方法可行而且有效,特别是对一些属性之间关联性比较强的数据集,分类效果提高尤为明显。
- 谢小军陈光喜
- 关键词：朴素贝叶斯粗糙集理论
- 基于属性加权核密度估计的朴素贝叶斯分类算法被引量：3
- 2016年
- 为了削弱朴素贝叶斯分类算法的属性条件独立性假设,提出了一种属性加权核密度估计的朴素贝叶斯分类算法。该算法结合条件属性与决策属性的相关系数以及互信息得到新的属性加权值,并将该加权值嵌入核密度估计的朴素贝叶斯分类算法。实验结果表明,该算法提高了分类准确率。
- 谢小军陈光喜丁伯伦
- 关键词：属性加权核密度估计朴素贝叶斯
