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采用条件互信息来度量任意2个条件属性之间的关联程度,采用互信息度量各条件属性与类属性间的关联程度,以此作为将各条件属性进行聚类的准则,提出一种新的将条件属性进行聚类的分组技术.同时,结合朴素贝叶斯分类算法,构造了改进的朴素贝叶斯分类模型.通过仿真实验表明该文提出的算法具有较好的分类性能.
基于条件互信息下聚类的朴素贝叶斯分类算法
【摘 要】
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采用条件互信息来度量任意2个条件属性之间的关联程度,采用互信息度量各条件属性与类属性间的关联程度,以此作为将各条件属性进行聚类的准则,提出一种新的将条件属性进行聚类
【机 构】
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重庆大学数学与统计学院
【出 处】
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云南大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2011年5期
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费资助（CDJXS11100050）
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