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基于云模型理论改进的贝叶斯分类算法
引用本文:郑钟志,段鹏,贺宣军,马金涛. 基于云模型理论改进的贝叶斯分类算法[J]. 云南民族大学学报(自然科学版), 2013, 22(3): 226-229
作者姓名:郑钟志  段鹏  贺宣军  马金涛
作者单位:云南民族大学数学与计算机科学学院,云南昆明,650500
摘    要: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.

关 键 词:数据挖掘  云模型  逆向云发生器  贝叶斯分类

Improvement of Bayesian classification based on the cloud model theory
ZHENG Zhong-zhi , DUAN Peng , HE Xuan-jun , MA Jin-tao. Improvement of Bayesian classification based on the cloud model theory[J]. Journal of Yunnan Nationalities University:Natural Sciences Edition, 2013, 22(3): 226-229
Authors:ZHENG Zhong-zhi    DUAN Peng    HE Xuan-jun    MA Jin-tao
Affiliation:(School of Mathematics and Computer Science, Yunnan University of Nationalities, Kunming 650500, China)
Abstract:This classifier is improved based on the cloud model theory, so it can dispose the fuzzy value in language and extend the application of Naive Bayesian classification. It is tested and analyzed by the Iris data set (UCI) and the results indicate that it can improve the accuracy of the classification.
Keywords:data mining  cloud model  backward cloud generator  Bayesian classification
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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