处理缺失数据的朴素贝叶斯分类增量算法

蒋望东; 陆小艺; 林士敏

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处理缺失数据的朴素贝叶斯分类增量算法

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在具有缺失数据的数据集的分类过程中,缺失的数据中蕴含着有用的信息未被考虑的情况会引起分类精度的下降.增量式的学习能够利用不断加入的信息更新学习模型,并充分利用先验信息求解当前问题.给出了一个利用朴素贝叶斯分类模型实现对缺失数据的增量分类的算法.该算法在增量学习的过程中考虑了缺失数据和先验信息对分类器的影响.

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来源
《科学技术与工程》 |2008年第14期|3812-3815|共4页
作者
蒋望东; 陆小艺; 林士敏;
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作者单位

湖南财经高等专科学校信息管理系,长沙,410205;

广西桂能软件有限公司,南宁,530023;

广西师范大学计算机科学系,桂林,541004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.75;
关键词
增量学习; 朴素贝叶斯; 缺失数据;

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