文献类型：期刊文章

作　　者：王峻[1]

WANG Jun(School of Computer Science,Huainan Normal University,Huainan,Anhui 232038,China)

机构地区：[1]淮南师范学院计算机学院,安徽淮南232038

出　　处：《平顶山学院学报》

年　　份：2018

卷　　号：33

期　　号：5

起止页码：65-69

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：朴素贝叶斯分类作为一种统计分类的方法,简单高效,但它是建立在属性独立性假设的基础上,有一定的局限性,影响了它的分类效果.x2统计是一种度量属性相关性的方法,通过属性相关的分析,可以对属性进行约简,去除冗余和无关属性,达到简化朴素贝叶斯分类器的目的.朴素贝叶斯分类器的扩展方法是在非类父子结点之间添加扩展弧,表示相关属性间的依赖关系,从而扩展朴素贝叶斯分类器的结构.在数据集上的实验结果显示,KEANBC分类器优于NBC分类器,提高了分类正确率.

关 键 词：属性相关性  依赖关系  朴素贝叶斯 扩展  

分 类 号：TP181]