一種屬性相關的加權貝葉斯分類算法研究
所屬分類：技術論文
上傳者：aet
文檔大小：239 K
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文檔介紹：根據Rough Set屬性重要度理論，構建了基于互信息的屬性子集重要度，提出屬性相關性的加權樸素貝葉斯分類算法，該算法同時放寬了樸素貝葉斯算法屬性獨立性、屬性重要性相同的假設。通過在UCI部分數據集上進行仿真實驗，與基于屬性相關性分析的貝葉斯(CB)和加權樸素貝葉斯(WNB)兩種算法做比較，證明了該算法的有效性。
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