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基于属性约简的PLS加权朴素贝叶斯分类 总被引：1，自引：0，他引：1
朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,它的属性独立性假设,影响了它的分类性能.针对这种问题,在分析属性相关性的基础上,通过属性约简选择一组近似独立的属性约简子集,提出一种基于属性约简的偏最小二乘回归加权朴素贝叶斯分类算法.对不同的条件属性给予不同的权值,从而在保持简单性的基础上有效地提高了朴素贝叶斯分类算法的分类性能.实验结果表明,该方法可行且有效. 相似文献
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针对高技术企业信用风险评价中高维、非线性的问题,提出基于主成分分析与遗传算法的改进BP神经网络相集成的高技术企业信用风险评价方法.首先利用主成分分析对高技术企业信用风险评价指标体系降维,并运用降维数据,建立关于高技术企业信用风险评价的GABP神经网络的模型.最后通过实证分析,验证该方法的可行性. 相似文献
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