基于属性值贡献率的朴素贝叶斯改进算法

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.     

特征加权融合的朴素贝叶斯情感分类算法

为解决文本情感分类准确率不高的问题,提出了一种特征加权融合的朴素贝叶斯情感分类算法.通过分析单个情感词对文本情感分类的贡献度特征,根据情感词对文本情感贡献度的权值调整贝叶斯模型的后验概率;将文本中所有相同极性的情感词作为一个特征整体,根据特征整体对文本情感贡献度的权值调整贝叶斯模型的整体概率.为了进一步提高分类的准确率以及提升分类模型的综合性能,将两种加权方式同时与朴素贝叶斯模型结合.结果表明,融合后的方法在数据集上的整体平均查准率、查全率分别提高1.83%和3.42%,平均F1值提高了2.76%.     

双重加权朴素贝叶斯算法预测乳腺癌复发率

针对朴素贝叶斯算法在处理不平衡数据时准确率不高的问题,提出类权重和属性值权重相结合的双重加权朴素贝叶斯算法.双重加权可降低算法的属性独立假设对分类结果的影响,提升少数类对分类过程的作用.乳腺癌患者复发率预测结果表明,双重加权朴素贝叶斯算法相对于传统的朴素贝叶斯算法、属性值加权的朴素贝叶斯、K最近邻分类算法、支持向量机分...     

大数据环境下朴素贝叶斯分类算法的改进与实现

朴素贝叶斯分类算法是一种简单并且高效的分类算法,但条件独立性假设在现实中很难满足,导致其性能有所下降.为了解决该问题,本文在关联规则和置信度的基础上对该分类算法进行了改进.通过挖掘出来的关联规则和该规则的置信度,对不同的属性赋予不同的权重,同时实现了该分类算法的MapReduce化,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.动车组运维实验表明:该算法提高了分类的准确率和效率.     

一种基于遗传算法的加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯算法因其分类精度高、模型简单等优点而被得到普遍应用,但因为它需要具备很强的属性之间的条件独立性假设,使得其在实际分类学习中很难实现.针对这个缺点,提出了一种基于遗传算法的加权朴素贝叶斯分类算法(G_WNB).该算法将遗传算法(GA)与加权朴素贝叶斯分类算法(WNB)相结合,首先使用基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类算法,综合信息论与代数论给出的属性权值求解方法,计算出每个属性的权值,以初始权值作为初始种群,加权朴素贝叶斯的分类正确率为适应度函数,采用遗传算法优选,以使适应度函数最高的权值为数据集的最终权值,最后使用G_WNB进行分类.实验表明,该算法提高了分类准确率,同时提高了朴素贝叶斯分类器的性能.     

数据挖掘中分类算法综述

对分类算法中需要解决的关键问题进行了分析;综述了不同分类算法的思想和特性,决策树分类算法能够很好地处理噪声数据,但只对规模较小训练样本集有效;贝叶斯分类算法精度高、速度快,错误率低,但分类不够准确;传统的基于关联规则算法分类准确率高,但容易受硬件内存的制约;支持向量机算法分类准确率高、复杂度低,但速度慢.针对各种分类算...     

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.     

基于云模型理论改进的贝叶斯分类算法

基于云模型理论对朴素贝叶斯分类器进行了改进,使得分类器能够处理语言中的一些模糊值,扩展了朴素贝叶斯分类器的应用范围.使用UCI鸢尾花数据集对算法进行了实验仿真和结果分析.结果表明,改进后的分类算法在一定程度上提高了分类精度.     

基于K-均值聚类的朴素贝叶斯网络分类模型

针对朴素贝叶斯网络分类模型在处理高维大数据量时的效率偏低和准确率有待提高的问题,结合主元分析法与K-均值聚类算法构造出了一个改进的朴素贝叶斯网络分类模型;摒弃了非类属性变量相对于类属性变量相对独立的前提条件,算法首先用主元分析法在对数据集的信息量尽量保存的同时进行了降维操作,使得算法可以着重于进行分类问题;算法还提出了一个"相对融合点"的概念,有效地提高了算法的性能;最后对算法的性能进行了分析,并将改进的算法应用到实际的数据集进行实验,用算法产生的分类结果对数据集中产生的一些缺失数据进行修补。     

基于Foley-Sammon变换的朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器在机器学习领域中一种重要的分类算法,但是该算法的前提是:要求数据集在给出分类属性的情况下,其他属性之间是独立的。根据这个前提,利用Foley-Sammon变换算法进行特征提取,提出了一种基于Foley-Sammon变换的朴素贝叶斯分类器NBFST(Naive Bayesian classifier with Foley-Sammon Transform)。实验表明,NBFST能够在大多数数据集上具有较高的分类准确率。