【摘 要】
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因为金融数据存在海量、高维度、非线性的特点,所以如何选择原始数据中的本质特征关系到分类器的精度.本文提出了一种基于Isomap算法的朴素贝叶斯分类器.该算法的核心本质是对高维大样本的金融数据运用Isomap算法进行降维处理,进而在此基础上运用朴素贝叶斯分类算法进行分类.选取1069家公司的财务指标数据进行实证分析,结果证明该分类器的预测准确率优于朴素贝叶斯分类器.
【机 构】
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中国联合网络通信有限公司河南省分公司,河南郑州450000
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因为金融数据存在海量、高维度、非线性的特点,所以如何选择原始数据中的本质特征关系到分类器的精度.本文提出了一种基于Isomap算法的朴素贝叶斯分类器.该算法的核心本质是对高维大样本的金融数据运用Isomap算法进行降维处理,进而在此基础上运用朴素贝叶斯分类算法进行分类.选取1069家公司的财务指标数据进行实证分析,结果证明该分类器的预测准确率优于朴素贝叶斯分类器.
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