基于遗传算法的朴素贝叶斯分类

摘要：

朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但是其属性独立性假设限制了对实际数据的应用.提出一种新的算法,该算法为避免数据预处理时,训练集的噪声及数据规模使属性约简的效果不太理想,并进而影响分类效果,在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集,并以这些子集构建相应的贝叶斯分类器,进而采用遗传算法进行优选.实验表明,与传统的朴素贝叶斯方法相比,该方法具有更好的分类精度.

关键词：数据挖掘、朴素贝叶斯、遗传算法、属性约简、适应度函数

所属期刊栏目：17

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省高等学校自然科学基金重点项目2006kj027A

在线出版日期：2007-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：30-32