期刊文章详细信息
基于EM-PCA的贝叶斯网络分类测试算法
Bayesian Network Classification Text Algorithm Based on EM- PCA
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]河南理工大学应用技术学院,河南焦作454000
年 份：2015
期 号：10
起止页码：1-4
语 种：中文
收录情况：普通刊
摘 要：朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但是它的基本假设以及数据完备性要求,影响了其分类性能。为此,该文提出了一种基于EM算法和主成分分析的加权朴素贝叶斯分类算法,首先借助EM算法填补缺失数据,满足数据完备性要求;其次根据主成分分析的基本原理对完备数据集进行预处理,构建了一定程度独立的新条件属性,并依据各主成分方差贡献率计算原理,以方差贡献率作为权重系数,建立了基于EM-PCA的贝叶斯网络分类测试算法。实验结果验证了该算法的有效性。
关 键 词：贝叶斯网 EM算法 主成分分析 分类
分 类 号：TP18]
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