| 一种新的朴素贝叶斯属性选择算法 |
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| 引用本文： | 杨光祖,王国军.一种新的朴素贝叶斯属性选择算法[J].科学技术与工程,2009,9(4). |
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| 作者姓名： | 杨光祖 王国军 |
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| 作者单位： | 1. 中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083
2. 长沙环境保护职业技术学院,长沙,410003 |
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| 摘 要： | 贝叶斯分类算法存在一个不足之处,即在搜索空间添加属性时与属性的顺序无关,导致在添加几个相关的属性时留下的属性不能具有最优的分类性能.提出的一种选择性朴素贝叶斯算法,先按照属性信息增益值的大小对属性进行排序,然后再对属性进行选择,从而能够提高分类的准确率.
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| 关 键 词： | 朴素贝叶斯 属性 选择算法 分类算法 贝叶斯算法 搜索空间 信息增益 准确率 |
New Selective Naive Bayes Algorithm |
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| YANG Guang-zu,WANG Guo-jun.New Selective Naive Bayes Algorithm[J].Science Technology and Engineering,2009,9(4). |
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| Authors: | YANG Guang-zu WANG Guo-jun |
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| Institution: | School of Information Science and Engineering;Central South University;Changsha 410083;P.R.China;Changsha Environment Procetcion College1;Changsha 410003;P.R.China |
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| Abstract: | There is a defect in Naive Bayes algorithms.In those algorithms,the features added to search space have no relation to the order of those features.Thus the traditional Naive Bayes algorithms have not optimal performance when correlated features are added.A new selective Naive Bayes algorithm is proposed.In algorithm,features are ordered by information gain.Then features are selected.And thus the proposed algorithm improves accuracy of classification. |
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