【摘 要】
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朴素贝叶斯分类器要求属性变量间相互独立,此时的分类准确率和效率是很高的,但是不满足该条件时分类性能就会受很大影响。针对属性变量间不相互独立造成分类性能低这一问题,
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朴素贝叶斯分类器要求属性变量间相互独立,此时的分类准确率和效率是很高的,但是不满足该条件时分类性能就会受很大影响。针对属性变量间不相互独立造成分类性能低这一问题,借助于关联规则挖掘,提出一种优化朴素贝叶斯网络结构的方法。首先,预置合适的支持度和置信度挖掘强关联规则,找到属性变量、分类变量间的共现关系;然后,根据关联规则对属性变量进行约减,在朴素贝叶斯分类结构基础上做节点和边的增减;最后,分别通过增边、约简和混合优化得到三种结构模型。对比仿真实验表明,增边可以有效提高分类准确率,节点和边的约减可以有效提高分
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