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1.
一种限定性的双层贝叶斯分类模型   总被引:28,自引:1,他引:27       下载免费PDF全文
朴素贝叶斯分类模型是一种简单而有效的分类方法,但它的属性独立性假设使其无法表达属性变量间存在的依赖关系,影响了它的分类性能.通过分析贝叶斯分类模型的分类原则以及贝叶斯定理的变异形式,提出了一种基于贝叶斯定理的新的分类模型DLBAN(double-level Bayesian network augmented naive Bayes).该模型通过选择关键属性建立属性之间的依赖关系.将该分类方法与朴素贝叶斯分类器和TAN(tree augmented naive Bayes)分类器进行实验比较.实验结果表明,在大多数数据集上,DLBAN分类方法具有较高的分类正确率.  相似文献
2.
基于条件信息熵的自主式朴素贝叶斯分类算法   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
朴素贝叶斯是一种简单而高效的分类算法,但其条件独立性和属性重要性相等的假设并不符合客观实际,这在某种程度上影响了它的分类性能。如何去除这种先验假设,根据数据本身的特点实现知识自主学习是机器学习中的一个难题。根据Rough Set的相关理论,提出了基于条件信息熵的自主式朴素贝叶斯分类方法,该方法结合了选择朴素贝叶斯和加权朴素贝叶斯的优点。通过在UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性。  相似文献
3.
多种策略改进朴素贝叶斯分类器   总被引:8,自引:1,他引:7  
张璠 《微机发展》2005,15(4):35-36,39
朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但是它的属性独立性假设使其无法表示现实世界属性之间的依赖关系,影响了它的分类性能。通过广泛深入的研究,对改进朴素贝叶斯分类器的多种策略进行了系统的分析和归类整理,为进一步的研究打下坚实的基础。  相似文献
4.
基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类算法   总被引:8,自引:0,他引:8       下载免费PDF全文
朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但其条件独立性假设并不符合客观实际,这在某种程度上影响了它的分类性能。加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展。基于Rough Set的属性重要性理论,提出了基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类方法,并分别从代数观、信息观及综合代数观和信息观的角度给出了属性权值的求解方法。通过在UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性。  相似文献
5.
基于结构特征的nBayes双层过滤模型   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
王斌  许洪波  王申 《计算机应用》2006,26(1):191-0194
由于算法的简单和效果的出色,Nave Bayes被广泛地应用到了垃圾邮件过滤当中。通过理论与实验分析发现,结构差异较大的邮件集特征分布差异也较大,这种特征分布差异影响到了Nave Bayes算法的效果。在此基础上,论文提出了一种基于结构特征的双层过滤模型,对不同结构的邮件使用不同的Nave Bayes分类器分开训练和学习。实验分析表明,Nave Bayes使用该模型之后效果有明显的提高,已经与SVM非常接近。  相似文献
6.
利用朴素贝叶斯方法实现异常检测   总被引:6,自引:1,他引:5  
在入侵检测系统中,如何构造有效的异常检测模块是当前国际上研究的热点,目前人们也提出了许多不同的方法。该文利用朴素贝叶斯方法构造异常检测模块,并利用DARPA98数据作为训练和测试集。实验结果表明,在用小样本训练的情况下,检测率达到令人满意的结果,具有一定的使用价值。  相似文献
7.
基于自学习K近邻的垃圾邮件过滤算法   总被引:5,自引:0,他引:5  
针对现有垃圾邮件过滤算法所存在的训练样本与测试样本分布不一致而导致实际应用效果比较差的现象,提出了一种基于自学习K近邻(k nearest neighbors,KNN)方法的垃圾邮件过滤算法.应用KNN方法对未知邮件样本进行精确匹配,以排除合法邮件的误判结果,同时结合用户对垃圾邮件的处理,自动调整训练集合.实验表明算法具有较好的过滤性能.  相似文献
8.
基于多重判别分析的朴素贝叶斯分类器   总被引:5,自引:1,他引:4  
通过分析朴素贝叶斯分类器的分类原理,并结合多重判别分析的优点,提出了一种基于多重判别分析的朴素贝叶斯分类器DANB(Discriminant Analysis Naive Bayesian classifier).将该分类方法与朴素贝叶斯分类器(Naive Bayesian classifier, NB)和TAN分类器(Tree Augmented Naive Bayesian classifier)进行实验比较,实验结果表明在大多数数据集上,DANB分类器具有较高的分类正确率.  相似文献
9.
一种基于多贝叶斯算法的垃圾邮件过滤方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中应用广泛。针对算法提高精确率和召回率的矛盾,提出了一种新的基于多贝叶斯算法组合的垃圾邮件过滤方法,并给出了不同方法下中、英文垃圾邮件过滤实验数据对比。实验表明该方法显著提高了垃圾邮件的过滤性能。  相似文献
10.
移动环境下的垃圾短信过滤系统的研究   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
邓维维  彭宏 《计算机应用》2007,27(1):221-224
提出了一种分布式的垃圾短信过滤系统,它适合于移动网络,具有自学习能力,能够及时发现垃圾信息源,有效的过滤垃圾短信。在传统以词为属性的贝叶斯过滤算法的基础上,加入了规则和长度信息,利用互信息减小单词属性的个数。实验表明,它在短信过滤方面具有空间占用小和性能更好的特点,适合在移动电话上使用。同时还提出了一种垃圾短信发送者的可能性排名的方法。  相似文献
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