| 一种改进隐朴素贝叶斯算法的研究 |
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| 引用本文： | 李晶辉,张小刚,陈华,胡义函.一种改进隐朴素贝叶斯算法的研究[J].小型微型计算机系统,2013,34(7). |
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| 作者姓名： | 李晶辉 张小刚 陈华 胡义函 |
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| 作者单位： | 1. 湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082
2. 湖南大学信息科学与工程学院,长沙,410082 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，国家自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | 朴素贝叶斯分类器(NB)由于结构简单,计算高效而被广泛应用,但它不能充分利用属性间的依赖关系,有一定的局限性.因此,隐朴素贝叶斯分类器(HNB)通过为每个属性引入一个隐藏父节点,将各个属性之间的依赖关系都综合其中,使属性间的依赖关系得到了利用.但隐朴素贝叶斯分类器忽略了属性对与该属性的依赖关系,故在此基础上提出一种改进算法--双隐朴素贝叶斯算法(DHNB),使属性对与该属性的依赖关系得到了充分的利用,并提出一种新型的阈值定义法,使得选取的阈值让分类精度与时间复杂度的比值为最大,缓解了算法时间复杂度和分类精度之间的矛盾.然后将改进的算法在UCI数据集上进行仿真试验,结果表明其分类性能优于HNB和NB,该方法具有较好的适用性.
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| 关 键 词： | 朴素贝叶斯(NB) 隐朴素贝叶斯(HNB) 双隐朴素贝叶斯(DHNB) 阈值 分类精度 |
Improved Algorithm for Learning Hidden Naive Bayes |
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| LI Jing-hui
,
ZHANG Xiao-gang
,
CHEN Hua
,
HU Yi-han.Improved Algorithm for Learning Hidden Naive Bayes[J].Mini-micro Systems,2013,34(7). |
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| Authors: | LI Jing-hui ZHANG Xiao-gang CHEN Hua HU Yi-han |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Naive Bayes Hidden Naive Bayes Double Hidden Naive Bayes threshold value classification accuracy |
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