樸素貝葉斯分類模型的改進(jìn)研究.pdf

1、分類是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)重要課題。分類的目的是為了構(gòu)造出一個(gè)分類函數(shù)或者分類模型，這個(gè)模型可以將數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)給定的類。數(shù)據(jù)挖掘的分類一般用在提取描述重要數(shù)據(jù)類的模型或者預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)趨勢(shì)。樸素貝葉斯分類模型是當(dāng)前分類算法的研究熱點(diǎn)之一，它具有結(jié)構(gòu)不復(fù)雜、分類精度高和速度快等優(yōu)點(diǎn)。運(yùn)用該模型進(jìn)行分類的原理是利用訓(xùn)練集構(gòu)造出一個(gè)分類模型，如果訓(xùn)練集中有存在噪聲實(shí)例，那么它會(huì)降低分類器的性能。本文以優(yōu)化訓(xùn)練集為研究?jī)?nèi)容，探討了基

2、于單屬性有效度和結(jié)合雙屬性有效度的樸素貝葉斯分類改進(jìn)模型，通過(guò)自定義的單屬性有效度和雙屬性有效度淘汰數(shù)據(jù)集中的噪聲樣本，從而實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練集優(yōu)化，提高分類準(zhǔn)確率的目標(biāo)。
　　本文主要工作如下:
　　1、介紹了貝葉斯分類的基本理論和樸素貝葉斯分類模型。
　　2、對(duì)幾種常用的改進(jìn)樸素貝葉斯分類模型進(jìn)行分析:樹(shù)擴(kuò)展型貝葉斯分類模型、半樸素貝葉斯分類模型、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)分類模型。
　　3、在使用訓(xùn)練集構(gòu)建分類器前，基于貝葉斯理