| 一种新的正态分布实例的贝叶斯分类算法 |
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| 引用本文： | 黄捷,彭宏,等.一种新的正态分布实例的贝叶斯分类算法[J].华南理工大学学报(自然科学版),2001,29(12):46-48. |
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| 作者姓名： | 黄捷 彭宏 |
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| 作者单位： | 华南理工大学计算机系 广东广州510640
(黄捷，彭宏)，华南理工大学计算机系 广东广州510640(林嘉宜) |
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| 基金项目： | 广东省自然科学基金资助项目 (990 5 82 ) |
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| 摘 要： | 用正态分布密度函数逼近条件概率的方法，构造出一种新的贝叶斯算法，对服从正态分布的实例进行分类，大量算例验证了该算法的分类有效性，它可以应用到求解各种数据挖掘问题。
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| 关 键 词： | 分类器 贝叶斯概率 正态分布 极大似然估计 数据挖掘 贝叶斯分类法 |
The Bayesian Classifying Algorithm for Normal Distribution Case |
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| Huang Jie,Peng Hong,Lin Jia_yi.The Bayesian Classifying Algorithm for Normal Distribution Case[J].Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition),2001,29(12):46-48. |
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| Authors: | Huang Jie Peng Hong Lin Jia_yi |
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| Abstract: | This paper, presents a new Bayesian classifying by approaching the situational probability with the normal distribution density function. A number of examples show that the method is effective. It can be applied to solve various practical data mining problems. |
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| Keywords: | classifier Bayesian probability normal distribution maximum likelihood |
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