基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法的条件独立性假设在很少情况下能够满足,为了克服该问题,提出了一种基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类模型.通过计算条件属性和决策属性之间的相关系数,对不同的条件属性赋予不同的权重,从而在保持简单性的基础上有效地提高了朴素贝叶斯算法的分类性能.首先给出了基于相关系数的属性权值求解方法,然后描述了相应的算法,并对算法原理进行了分析与证明.通过在中医小儿肺炎病例数据集和UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性.     

处理缺失数据的朴素贝叶斯分类增量算法

在具有缺失数据的数据集的分类过程中,缺失的数据中蕴含着有用的信息未被考虑的情况会引起分类精度的下降。增量式的学习能够利用不断加入的信息更新学习模型,并充分利用先验信息求解当前问题。给出了一个利用朴素贝叶斯分类模型实现对缺失数据的增量分类的算法。该算法在增量学习的过程中考虑了缺失数据和先验信息对分类器的影响。     

一种基于多关系的朴素贝叶斯空间分类算法

空间分类既要考虑待分类对象的非空间属性,还要考虑其空间邻接对象非空间属性对分类的影响.提出一种基于多关系的朴素贝叶斯空间分类算法,算法将多关系分类方法用于空间分类,考虑了不同近邻对象的非空间属性对分类产生的影响,其分类准确率高于单关系朴素贝叶斯空间分类算法.算法可以用于空间数据库中的大数据集,不需要复杂的数据预处理.     

一种有效率的关系朴素贝叶斯分类算法

关系朴素贝叶斯分类算法对于目标关系表和背景关系表中不同的记录关联方式采用不同的策略,灵活运用连接和元组ID传播技术,高效地实现了将背景关系表中的信息加入到目标关系表中一起考虑来进行分类,提高了分类正确率。该算法采用关系数据库的数据表示方式,解决了传统的朴素贝叶斯算法不能支持关系数据库的问题。     

基于属性相关的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类器是一种简单、高效的分类算法,它以贝叶斯定理和最大后验假设为理论基础,然而朴素贝叶斯分类器属性之间相互独立的假设,影响了朴素贝叶斯分类器的性能.提出先使用基于相关的属性选择算法进行属性选择,然后在选择的属性集上,用朴素贝叶斯分类器对数据集进行分类.实验证明,与未使用属性选择的实验结果相比,使用基于相关的属性选择算法进行属性选择后,朴素贝叶斯分类器平均分类正确率提高,分类效率显著提升.     

基于朴素贝叶斯分类算法的股指预测研究

预测大盘指数的涨跌幅度在股票投资中具有重要的意义。大盘指数的涨跌既与国家的宏观经济政策有关,也与大盘指数自身运行状态有关。结合朴素贝叶斯分类算法和股票大盘指数涨跌的影响因素建立了大盘指数分类预测模型,以上证指数为例进行了实验,结果表明分类预测模型有效,准确性较高。     

基于EM-PLS的加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但是它的条件独立性假设和数据完备性要求,影响了其分类性能;在此提出了一种基于EM算法和偏最小二乘的加权朴素贝叶斯分类算法,实验结果验证了该算法的有效性.     

一种基于粗糙集的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类器的计算过程只有在完全数据库中才成立,而基于相似关系的粗糙集模型具有处理空值的功能,并且提供了属性离散化和约简技术,可以改善属性间的依赖关系。因此,将两种不同的软计算方法相结合,利用粗糙集合理论先把决策表补齐,再对数据进行约简,然后结合朴素贝叶斯分类器,得出分类结果。实验证明这种方法不仅简化了数据和模型的规模,也具有对不完全数据的分类能力。     

基于属性约简的加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯在处理分类问题上简单高效,通常它假设属性间是条件独立的,且各属性变量对类变量的影响程度是相同的,但在实际应用中这些都难以被满足,从而使得其分类性能降低.因此,提出基于属性约简的加权朴素贝叶斯分类算法,该算法首先根据各属性不同取值的分类能力及属性间的对称不确定性大小,去除了无关属性和冗余属性,使得筛选后的属性之间具有较低的关联度和较强的分类能力;然后再结合属性与类变量及属性间的相关性对各属性进行加权;最后对待判样本进行分类.经实验结果表明,该算法有效地提升了朴素贝叶斯的分类性能.     

基于贝叶斯分类算法的安全检测

准确率和效率对一个入侵检测系统来说是至关重要的。介绍了分类的模型及其评价方法,采用基于贝叶斯算法的分类模型,给出了入侵检测系统的基本框架及实验结果。     

改进贝叶斯算法的商业银行信用风险评估模型

运用主成分分析法提取贡献率较高的财务指标,采用改进的贝叶斯算法建立了某商业银行的信用风险评估模型,期取得了较好的预测分类效果。     

基于属性聚类的贝叶斯分类算法

在数据挖掘的过程中,由于贝叶斯分类算法要求条件属性必须独立,因此具有一定的局限性.考虑该缺陷,提出用数据挖掘中另一种常用聚类算法对原始数据的条件属性进行数据预处理后,再使用贝叶斯算法.实验表明该算法提高了分类的准确率.     

基于朴素贝叶斯算法的个性化垃圾邮件过滤

目前电子邮件得到了广泛的应用,同时垃圾邮件问题也随之而来.本文针对垃圾邮件的处理,从用户的兴趣角度出发,基于朴素贝叶斯算法对垃圾邮件个性化过滤.在朴素贝叶斯算法的条件概率计算中,本文选用了多变量贝努里事件模型的计算方法,最后以VC++6.0为实验平台在Ling-Spam语料库上进行实验.     

基于朴素贝叶斯算法的个性化垃圾邮件过滤

目前电子邮件得到了广泛的应用,同时垃圾邮件问题也随之而来。本文针对垃圾邮件的处理,从用户的兴趣角度出发,基于朴素贝叶斯算法对垃圾邮件个性化过滤.在朴素贝叶斯算法的条件概率计算中,本文选用了多变量贝努里事件模型的计算方法,最后以VC++6.0为实验平台在Ling-Spam语料库上进行实验.     

基于贝叶斯文本分类算法的垃圾短信过滤系统

目前,手机短信成为了人们所喜爱的一种通信方式,同时也成为了商业广告或诈骗信息的载体,对人们的生活,甚至对社会的安定造成了严重的威胁。因此本文采用贝叶斯文本分类算法对垃圾短信进行了分类,进而实现其过滤,并结合黑白名单技术模拟实现了一垃圾短信过滤系统。通过测试,该系统不仅能较为准确的实现对垃圾短信的过滤,还能减少对合法短信的误判率。     

基于GIS和ANN的城市土地适宜性评价

结合地理信息系统(GIS)和人工神经网络(ANN)技术,提出对城市土地适宜性进行评价的一种新方法.根据构建的城市土地适宜性评价指标体系,以济南市为例,基于GIS平台,利用自组织映射神经网络模型对城市土地适宜性进行了评价.研究结果表明,济南城市土地适宜性可划分为6类,模拟结果比较理想.