基于属性相关性分析的贝叶斯分类模型

章舜仲; 王树梅; 黄河燕; 陈肇雄

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朴素贝叶斯分类器是一种简单而有效的概率分类方法,然而其属性独立性假设在现实世界中多数不能成立.为改进其分类性能,近几年已有大量研究致力于构建能反映属性之间依赖关系的模型.本文提出一种向量相关性度量方法,特征向量属于类的的概率由向量相关度及其属性概率计算.向量相关度可通过本文给出的一个公式进行估计.实验结果表明,使用这种方法构建的分类模型其分类性能明显优于朴素贝叶斯,和其他同类算法相比也有一定提高.

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来源
《情报学报》 |2007年第2期|271-274|共4页
作者
章舜仲; 王树梅; 黄河燕; 陈肇雄;
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作者单位

南京理工大学计算机科学系;

南京;

210094;

南京理工大学计算机科学系;

南京;

210094;

中国科学院计算机语言信息工程研究中心;

北京;

100083;

中国科学院计算机语言信息工程研究中心;

北京;

100083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类情报学、情报工作;
关键词
分类模型; 贝叶斯定理; 属性相关; 向量相关度;

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