關于樸素貝葉斯分類算法的改進.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、數(shù)據(jù)挖掘是機器學習領域中的一門技術，是將人工智能技術和數(shù)據(jù)庫技術緊密結合，讓計算機幫助人們從龐大的數(shù)據(jù)中智能地、自動地提取出有價值的知識模式，以滿足人們不同應用上的需求。貝葉斯分類器是數(shù)據(jù)挖掘分類算法中其中之一。它是以貝葉斯定理、最大后驗假設、貝葉斯網絡和信息學理論為基礎。該算法利用先驗統(tǒng)計知識具有簡單易于計算、能有效處理混合指標屬性的分類問題和較好的分類能力等特點，已經成為目前數(shù)據(jù)挖掘技術的理論和應用研究方法之一。
　　 本文

2、主要工作是樸素貝葉斯分類模型的研究和應用。
　　 ⑴首先介紹了貝葉斯分類的基本理論。
　　 ⑵其次總結了幾種常用的貝葉斯分類模型：樸素貝葉斯分類模型、CB分類模型、基于屬性相關性的分類模型、EANBC分類模型、基于特征加權的樸素貝葉斯分類模型和強屬性限定的貝葉斯分類模型。
　　 ⑶本文的重點是對樸素貝葉斯分類算法的進行改進。將卡方統(tǒng)計量的構造思想用于構造屬性的相關性度量公式，以此改進貝葉斯分類算法。并通過實驗證明

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