10.3969/j.issn.1000-3428.2016.05.037
基于关系选择的多关系朴素贝叶斯分类
依据多关系数据库中的背景表对分类任务具有的不同大小贡献度,提出一种基于关系选择的多关系朴素贝叶斯分类算法.对关系表进行两轮删减,根据最大信息增益率删掉部分对分类影响较小的关系表,把平均信息增益率作为衡量表对分类的贡献度,根据贡献度选定余下的表用于最终的分类.实验结果表明,该算法能有效提高分类准确率,相比Graph-NB算法、Classify_tables算法及MRNBC-W算法分别提高2.2%,1.1%,0.86%.
数据挖掘、多关系、分类、信息增益率、贡献度、关系选择
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目61273292,61305063
2016-07-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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