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福建省教育厅资助项目(JA10202)
作品数:
1
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相关作者:
王福枝
周忠眉
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漳州师范学院
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发文基金:
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2010
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基于属性值贡献率的朴素贝叶斯改进算法
2010年
朴素贝叶斯分类是一种简单高效的方法.但是当属性独立性假设不成立时,有可能导致待测样本类别判断错误;且当待测样本到各类别的概率相同时,无法判断该样本类别,从而影响了它的分类准确率.本文提出基于属性值贡献率的朴素贝叶斯改进算法,利用待测样本的各个属性值在各类别的总贡献率判别该样本的类别.在蘑菇数据实验结果表明,该算法能有效提高分类的准确率.
王福枝
周忠眉
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