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多种策略改进朴素贝叶斯分类器
引用本文:张璠.多种策略改进朴素贝叶斯分类器[J].微机发展,2005,15(4):35-36,39.
作者姓名:张璠
作者单位:北京交通大学计算机与信息技术学院 北京100044
摘    要: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。

关 键 词:朴素贝叶斯  贝叶斯网络分类器  树扩张型贝叶斯
文章编号:1005-3751(2005)04-0035-02

Improving Naive Bayes Classification Model in Various Methods
ZHANG Fan.Improving Naive Bayes Classification Model in Various Methods[J].Microcomputer Development,2005,15(4):35-36,39.
Authors:ZHANG Fan
Abstract:Naive Bayes classifier is a simple and effective classification method, but its attribute independence assumption makes it unable to express the dependence among attributes in the real world, and affects its classification performance. On the basis of extensive and deep research, various improving methods based on Naive Bayes classifier are analyzed and sorted out systematically, which provides the foundation for further research.
Keywords:Naive Bayes  Bayesian network classifiers  tree-augmented Naive Bayes
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