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| 基于模拟退火遗传算法的贝叶斯分类 | |
| 作者姓名： | 胡为成 程转流 王本年 |
| 作者单位： | [1]铜陵学院计算机系,铜陵244000 [2]南京大学计算机学院,南京240000 |
| 基金项目： | 安徽省自然科学基金 , 安徽省高等学校自然科学基金重点项目 |
| 摘 要： | 朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但是其属性独立性假设限制了对实际数据的应用。文章提出一种新的算法,该算法为避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响,在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集,以这些子集构建相应的朴素贝叶斯分类器,采用模拟退火遗传算法进行优选。实验表明,与传统的朴素贝叶斯方法相比,该方法具有更好的性能。 |
| 关 键 词： | 数据挖掘 朴素贝叶斯 模拟退火算法 遗传算法 属性约简 适应度函数 |
| 文章编号： | 1000-3428（2007）09-0219-03 |
| 修稿时间： | 2006-07-10 |
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