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基于主成分分析提升朴素贝叶斯

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在特征属性相对于类属性统计独立时,朴素贝叶斯能达到最优的分类效率.但该条件独立性假设在许多现实问题中并不成立,这将在某种程度上影响预测准确度.这里结合主成分分析(PCA)对原始数据进行预处理,消除噪声并使数据分布具有一定程度的独立特性.在UCI数据集上分别从独立性和预测准确度方面进行了验证,取得了良好的效果.

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来源
《中国仪器仪表学会第六届青年学术会议》|2004年|384-386|共3页
会议地点重庆
作者
李海军; 王钲旋; 王利民; 苑森淼;
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作者单位

中国仪器仪表学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
模式识别; 朴素贝叶斯; 条件独立性假设; 成分分析; 数据处理;

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