【摘 要】
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通过对朴素贝叶斯算法的学习和理解,针对削弱朴素贝叶斯属性条件独立假设的问题,该文提出了一种改进的加权算法,该算法通过对增益率加权和关联度得分加权的思想来确定新的权
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通过对朴素贝叶斯算法的学习和理解,针对削弱朴素贝叶斯属性条件独立假设的问题,该文提出了一种改进的加权算法,该算法通过对增益率加权和关联度得分加权的思想来确定新的权重系数来提高准确性。最后,在MATLAB软件中使用UCI数据集对模型进行了验证。实验结果表明,相对于传统的朴素贝叶斯算法,改进后的算法提高了分类的准确率。
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