一种利用关联规则的改进朴素贝叶斯分类算法

摘要：

朴素贝叶斯分类是一种简单而高效的分类模型,然而条件独立性假设在现实中很少出现,致使其性能有所下降.通过引入关联规则,从两方面来改善朴素贝叶斯分类的性能.一方面,通过对关联规则的挖掘,发现条件属性之间的关联关系,并且利用这种关联关系弱化朴素贝叶斯的独立性假设;另一方面,通过关联规则的置信度,给朴素贝叶斯加权.

关键词：分类模型、朴素贝叶斯、数据挖掘、置信度、关联规则

所属期刊栏目：19

分类号：TP3;TP1

在线出版日期：2011-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：106-109