共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
朴素贝叶斯分类是一种简单而高效的方法,但是它的属性独立性假设,影响了它的分类性能。通过放松朴素贝叶斯假设可以增强其分类效果,但通常会导致计算代价大幅提高。提出了属性加权朴素贝叶斯算法,该算法通过属性加权来提高朴素贝叶斯分类器性能,加权参数直接从训练数据中学习得到。权值可以看作是计算某个类的后验概率时,某属性取值对该类别的影响程度。实验结果表明,该算法可行而且有效。 相似文献
2.
朴素贝叶斯分类算法简单且高效, 但其基于属性间强独立性的假设限制了其应用范围. 针对这一问题, 提出一种基于属性选择的改进加权朴素贝叶斯分类算法(ASWNBC). 该算法将基于相关的属性选择算法(CFS)和加权朴素贝叶斯分类算法(WNBC)相结合, 首先使用CFS算法获得属性子集使简化后的属性集尽量满足条件独立性, 同时根据不同属性取值对分类结果影响的不同设计新权重作为算法的加权系数, 最后使用ASWNBC算法进行分类. 实验结果表明, 该算法在降低分类消耗时间的同时提高了分类准确率, 有效地提高了朴素贝叶斯分类算法的性能. 相似文献
3.
4.
构造了一种新的属性间相关性度量方法,提出了改进属性加权的朴素贝叶斯分类模型。经实验证明,提出的朴素贝叶斯分类模型明显优于张舜仲等人提出的分类模型。 相似文献
5.
根据RoughSet属性重要度理论,构建了基于互信息的属性子集重要度,提出属性相关性的加权朴素贝叶斯分类算法,该算法同时放宽了朴素贝叶斯算法属性独立性、属性重要性相同的假设。通过在UCI部分数据集上进行仿真实验,与基于属性相关性分析的贝叶斯(CB)和加权朴素贝叶斯(WNB)两种算法做比较,证明了该算法的有效性。 相似文献
6.
朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但需要属性独立性假设,无法表示现实世界中属性之间的依赖关系,影响了其分类性能.利用独立分量分析提升朴素贝叶斯分类性能,把样本投影到由独立分量所确定的特征空间,提高了朴素贝叶斯分类器的分类性能.实验结果表明,这种基于独立分量分析的朴素贝叶斯分类器具有良好的性能. 相似文献
7.
8.
基于K-means的朴素贝叶斯分类算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
将K-means算法引入到朴素贝叶斯分类研究中,提出一种基于K-means的朴素贝叶斯分类算法。首先用K-means算法对原始数据集中的完整数据子集进行聚类,计算缺失数据子集中的每条记录与k个簇重心之间的相似度,把记录赋给距离最近的一个簇,并用该簇相应的属性均值来填充记录的缺失值,然后用朴素贝叶斯分类算法对处理后的数据集进行分类。实验结果表明,与朴素贝叶斯相比,基于K-means思想的朴素贝叶斯算法具有较高的分类准确率。 相似文献
9.
将K-means算法引入到朴素贝叶斯分类研究中,提出一种基于K-means的朴素贝叶斯分类算法。首先用K-means算法对原始数据集中的完整数据子集进行聚类,计算缺失数据子集中的每条记录与k个簇重心之间的相似度,把记录赋给距离最近的一个簇,并用该簇相应的属性均值来填充记录的缺失值,然后用朴素贝叶斯分类算法对处理后的数据集进行分类。实验结果表明,与朴素贝叶斯相比,基于K-means思想的朴素贝叶斯算法具有较高的分类准确率。 相似文献
10.
基于朴素贝叶斯分类器邮件分类系统的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
目前朴素贝叶斯分类方法在电子邮件分类起到了良好的效果,但是并不能100%区分垃圾邮件与非垃圾邮件,然而在商业应用中,我们不能遗漏任何一封重要邮件。本文先简单介绍Bayes方法,然后提出一种对目前的Bayes分类方法的改进思想和方法。 相似文献
11.
混合树增广朴素贝叶斯分类模型 总被引:1,自引:0,他引:1
树增广朴素贝叶斯分类算法(TANC)虽然降低了朴素贝叶斯分类算法(NBC)的条件独立性约束,但是该模型同时又要求每个条件属性结点(除树的根结点外)都有两个父结点,这种限制同样降低了分类的正确率.因此,提出了一种基于粗糙集理论的混合树增广朴素贝叶斯分类模型(MTANC).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
12.
朴素贝叶斯算法是一种简单、高效且有着广泛应用的分类方法,但在现实中,条件独立性假设影响了其分类性能。为克服该问题,给出一种改进算法——样本-属性加权的朴素贝叶斯算法。首先,对属性计算相关系数得到属性权值;其次,利用属性权结合信息熵获得样本熵权,并据此加权样本以提高泛化能力;然后,给出了样本-属性加权的朴素贝叶斯算法;最后,在UCI数据集上的实验结果验证了改进算法比原算法具有更好的分类性能。 相似文献
13.
14.
朴素贝叶斯是一种用于不确定性推理的方法,其原理简单,但是适用性却很强。将朴素贝叶斯用在文本分类中。在传统的文本分类方法的基础上,对文本特征的选择做了改进,通过实验,达到了比较满意的效果。 相似文献
15.
16.
朴素贝叶斯(NB)分类算法虽是一种简单且有效的分类方法,但其条件属性独立性假设忽略了属性变量间存在的相关性。考虑到条件独立性假设对分类效果的影响,提出一种新的将条件属性进行聚类的分组技术,不仅避免了传统朴素贝叶斯算法假设各条件属性间独立的这一缺陷,而且反映出了在不同类别情况下条件属性间具有的不同依赖程度。经过对UCI的几个数据集的仿真实验,结果表明了新算法的有效性。 相似文献
17.
18.
唐勇 《数字社区&智能家居》2014,(32):7612-7615
该文主要探讨如何通过朴素贝叶斯算法对中文论坛中的文本信息进行自动分类,文中首先介绍了朴素贝叶斯算法的基本原理,并分析了该算法在文本分类中存在的不足之处,然后针对中文论坛的文本信息进行研究,结合中文论坛文本的特点对朴素贝叶斯算法提出了两点修正,给出了修正后的分类算法公式,最后介绍了如何借助Lucene开源框架、Berkeley DB数据库及IKAnalyzer分词器等工具对修正朴素贝叶斯算法进行技术实现。 相似文献
19.
由于朴素贝叶斯分类模型的简单高效,在垃圾邮件分类时可以达到较好的效果;但朴素贝叶斯的条件独立假设割裂了属性之间的关系,影响了分类的准确性。放松朴素贝叶斯分类模型关于属性之间条件独立假设,介绍一种新的基于不完全朴素贝叶斯分类模型的垃圾邮件分类模型,N平均1 依赖邮件过滤模型。使用N个1 依赖分类模型的平均概率作为分类的预测概率。实验证明,该模型在简单、高效的同时降低了对垃圾邮件分类的错误率。 相似文献
20.
一种朴素贝叶斯分类增量学习算法 总被引:1,自引:0,他引:1
朴素贝叶斯(Nave Bayes,NB)分类方法是一种简单而有效的概率分类方法,但是贝叶斯算法存在训练集数据不完备这个缺陷。传统的贝叶斯分类方法在有新的训练样本加入时,需要重新学习已经学习过的样本,耗费大量时间。为此引入增量学习算法,算法在已有的分类器的基础上,自主选择学习新的文本来修正分类器。本文给出词频加权朴素贝叶斯分类增量学习算法思想及其具体算法,并对算法给予证明。通过算法分析可知,相比无增量学习的贝叶斯分类,本算法额外的空间复杂度与时间复杂度都在可接受范围。 相似文献