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针对信用评估问题的特点和朴素贝叶斯各属性相互独立的假设与现实存在一定差异性的问题,提出了一种基于Isomap的树增强朴素贝叶斯分类器（Isomap-TAN）,该算法的思想是对高维大样本的金融数据利用Isomap算法进行降维,在此基础上运用树增强朴素贝叶斯分类算法进行类别分类。选取1069家公司的财务数据分别对朴素贝叶斯分类器（Nave Bayesian Classifier,NB）、树增强朴素贝叶斯分类器（Tree Augmented Naive Bayesian Classifier,TAN）和Iso