【摘 要】
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针对传统朴素贝叶斯分类算法处理多维连续型数据时准确率较低的问题,提出基于属性关联的改进算法。通过高斯分割对属性类别不同的多维连续型数据集进行离散化处理,并使用拉普
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化学院,浙江省电子信息产品检验所
【基金项目】
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浙江省信息安全重点实验室基金（KYZ066816004）
论文部分内容阅读
针对传统朴素贝叶斯分类算法处理多维连续型数据时准确率较低的问题,提出基于属性关联的改进算法。通过高斯分割对属性类别不同的多维连续型数据集进行离散化处理,并使用拉普拉斯校准、属性关联和属性加权方法改进朴素贝叶斯分类过程。实验结果表明,与基于拉普拉斯校准或属性加权的改进算法相比,该算法能够提高分类准确率,且提升幅度在一定范围内随着属性数量的增加而增加,适用于多维连续型数据的分类。
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