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针对朴素贝叶斯分类器不能有效利用属性之间依赖信息的问题,在将连续属性条件互信息计算、条件密度计算与通过建立类约束属性最大权重跨度树的父结点选择相结合的基础上,提出了连续属性朴素贝叶斯分类器选择性树结构依赖扩展方法.通过对比实验和分析,证实了扩展后分类器的分类准确率得到明显的改进.
连续属性朴素贝叶斯分类器的依赖扩展研究
【摘 要】
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针对朴素贝叶斯分类器不能有效利用属性之间依赖信息的问题,在将连续属性条件互信息计算、条件密度计算与通过建立类约束属性最大权重跨度树的父结点选择相结合的基础上,提出
【机 构】
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中央民族大学信息工程学院,上海立信会计学院数学与信息学院
【出 处】
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东北师大学报：自然科学版
【发表日期】
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2012年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60675036）,教育部人文社会科学研究规划基金资助项目（12YJA630123,10YJA630154）,上海市教委重点学科建设项目（J51702）,中央民族大学自由探索项目（1112KYZY48）.
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