| 樣本-屬性加權的樸素貝葉斯改進算法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aet | |
| 文檔大?。?span>348 K | |
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| 文檔介紹：樸素貝葉斯算法是一種簡單、高效且有著廣泛應用的分類方法，但在現實中，條件獨立性假設影響了其分類性能。為克服該問題，給出一種改進算法——樣本-屬性加權的樸素貝葉斯算法。首先，對屬性計算相關系數得到屬性權值；其次，利用屬性權結合信息熵獲得樣本熵權，并據此加權樣本以提高泛化能力；然后，給出了樣本-屬性加權的樸素貝葉斯算法；最后，在UCI數據集上的實驗結果驗證了改進算法比原算法具有更好的分類性能。 | |
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