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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许明英;尉永清;赵静;;一种结合反馈信息的贝叶斯分类增量学习方法[J];计算机应用;2011年09期 |
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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 |
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