10.3969/j.issn.1000-3428.2011.10.055
基于Fisher判别分析的贝叶斯分类器
针对满足"类条件属性相互独立"假定的经典贝叶斯分类器无法有效利用类间信息的缺陷,结合Fisher线性判别分析,给出一种基于Fisher线性判别分析的贝叶斯分类器的改进算法.该算法通过寻找类与类最大分离的投影空间,将原样本向最大分离空间投影,以获得新样本,并采用贝叶斯分类器对新样本进行分类.实验结果表明,在给定的数据集上,该贝叶斯分类器的分类正确率较高,分类性能较好.
贝叶斯分类器、投影变换矩阵、Fisher线性判别分析、特征向量
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N945(系统科学)
2011-08-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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