一种属性相关的加权贝叶斯分类算法研究
所屬分類：技术论文
上傳者：aet
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文檔介紹：根据Rough Set属性重要度理论，构建了基于互信息的属性子集重要度，提出属性相关性的加权朴素贝叶斯分类算法，该算法同时放宽了朴素贝叶斯算法属性独立性、属性重要性相同的假设。通过在UCI部分数据集上进行仿真实验，与基于属性相关性分析的贝叶斯(CB)和加权朴素贝叶斯(WNB)两种算法做比较，证明了该算法的有效性。
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