| 基于动态约简的增量贝叶斯分类算法的研究 |
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| 引用本文： | 孙玲芳,徐会,王成文,祁军.基于动态约简的增量贝叶斯分类算法的研究[J].计算机应用与软件,2015(3):188-191. |
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| 作者姓名： | 孙玲芳 徐会 王成文 祁军 |
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| 作者单位： | 1. 泰州学院 江苏 泰州 225300
2. 江苏科技大学经济管理学院 江苏 镇江 212003 |
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| 基金项目： | 教育部人文社会科学研究项目(10YJAZ H069);江苏省第九批“六大人才高峰”高层次人才项目(XXRJ-013) |
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| 摘 要： | 朴素贝叶斯由于条件独立性假设使其分类效果不明显,同时在处理海量数据时缺乏灵活性。针对以上情况,提出一种基于动态约简的增量贝叶斯分类算法。算法首先利用(F-λ)广义动态约简计算出数据集的核属性,然后根据训练集的先验信息构造分类器对测试实例进行分类,最后利用类置信度进行选择性增量学习,增强处理增量数据的能力。实验结果表明,该算法在处理属性少的小量数据时,分类效果有一定的改善,在处理多属性大量数据时,分类效果明显提高。
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| 关 键 词： | 粗糙集 动态约简 增量学习 朴素贝叶斯 |
ON INCREMENTAL NAVE BAYESIAN CLASSIFICATION ALGORITHM BASED ON DYNAMIC REDUCTION |
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| Sun Lingfang
,
Xu Hui
,
Wang Chengwen
,
Qi Jun.ON INCREMENTAL NAVE BAYESIAN CLASSIFICATION ALGORITHM BASED ON DYNAMIC REDUCTION[J].Computer Applications and Software,2015(3):188-191. |
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| Authors: | Sun Lingfang Xu Hui Wang Chengwen Qi Jun |
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| Affiliation: | Sun Lingfang;Xu Hui;Wang Chengwen;Qi Jun;Taizhou University;School of Economics and Management,Jiangsu University of Science and Technology; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Rough set Dynamic reduction Incremental learning Nave Bayesian |
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