一種屬性相關(guān)的加權(quán)貝葉斯分類算法研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aet
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文檔介紹：根據(jù)Rough Set屬性重要度理論，構(gòu)建了基于互信息的屬性子集重要度，提出屬性相關(guān)性的加權(quán)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(dú)立性、屬性重要性相同的假設(shè)。通過在UCI部分?jǐn)?shù)據(jù)集上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，與基于屬性相關(guān)性分析的貝葉斯(CB)和加權(quán)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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