| 基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类算法 |
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| 引用本文： | 邓维斌,王国胤,王燕.基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类算法[J].计算机科学,2007,34(2):204-206. |
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| 作者姓名： | 邓维斌 王国胤 王燕 |
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| 作者单位： | 1. 重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,重庆,400065;西南交通大学信息科学与技术学院,成都,610031
2. 重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,重庆,400065 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金
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教育部跨世纪优秀人才培养计划
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重庆市教委资助项目 |
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| 摘 要： | 朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法，但其条件独立性假设并不符合客观实际，这在某种程度上影响了它的分类性能。加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展。基于Rough Set的属性重要性理论，提出了基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类方法，并分别从代数观、信息观及综合代数观和信息观的角度给出了属性权值的求解方法。通过在UCI数据集上的仿真实验，验证了该方法的有效性。
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| 关 键 词： | 朴素贝叶斯 加权朴素贝叶斯 Rough集 属性重要性 分类 |
Weighted Naive Bayes Classification Algorithm Based on Rough Set |
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| DENG Wei-Bin,WANG Guo-Yin,WANG Yan.Weighted Naive Bayes Classification Algorithm Based on Rough Set[J].Computer Science,2007,34(2):204-206. |
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| Authors: | DENG Wei-Bin WANG Guo-Yin WANG Yan |
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| Abstract: | Naive Bayes algorithm is an effective simple classification algorithm.Since its conditional independence assumption is not always true in real life,its classification performance is affected to some extent.Weighted naive Bayes(simply WNB)is an extension of it.Based on the attributes' importance degree theory of rough set,a new weighted naive Bayes method is proposed.Methods for determining the weights of attributes in the algebra view,informational view and both of them are developed respectively.Simulation results on a variety of UCI data sets illustrate the efficiency of this method. |
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| Keywords: | Naivie bayes Weighted naive bayes Rough set Weightiness of attribute Classification |
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