混合式朴素贝叶斯分类模型

【摘要】：为了降低朴素贝叶斯分类模型的独立性假设约束,提出一种混合式朴素贝叶斯分类模型(MBN:Mixed Naive Bayes)。通过分析贝叶斯定理,把条件属性集合划分成若干个独立的属性子集,用树增广朴素贝叶斯分类对属性子集分别进行分类学习,通过公式进行整合。将该模型算法与朴素贝叶斯及树增广朴素贝叶斯进行实验比较,实验结果表明MBN分类器在多数数据集上具有较高的分类正确率。

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2	徐久成;李晓艳;孙林;;一种基于概率粗糙集模型的图像语义检索方法[J];南京大学学报(自然科学版);2011年04期
3	;[J];;年期
4	;[J];;年期
5	;[J];;年期
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17	;[J];;年期
18	;[J];;年期
19	;[J];;年期
20	;[J];;年期

中国重要会议论文全文数据库

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1	李海军;王钲旋;王利民;苑森淼;;基于贝叶斯网络的回归树学习算法[A];中国仪器仪表学会第六届青年学术会议论文集[C];2004年
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3	李晓波;;集成分类对比:Bagging NB & Boosting NB[A];2010年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集[C];2010年
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2	李方;关于朴素贝叶斯分类算法的改进[D];重庆大学;2009年
3	李晋松;基于朴素贝叶斯的网页自动分类技术研究[D];北京化工大学;2008年
4	胡为成;基于遗传算法的朴素贝叶斯分类研究[D];合肥工业大学;2006年
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