基于互信息量的加权朴素贝叶斯算法

摘要：

朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但是其分类能力却受到条件独立性的假设所影响.文章针对朴素贝叶斯算法的这一弊端,提出以互信息量为加权的朴素贝叶斯算法.通过计算条件属性和决策属性之间的互信息量,对不同的条件属性赋予不同的权重,从而在保持朴素贝叶斯算法简洁的基础上有效地提高了其分类性能.首先提出了以互信息量为属性权值的求解方法,然后论证了相应的算法理论,最后对所提算法进行了实际验证,并得到很好的效果.

关键词：加权、朴素贝叶斯算法、互信息量

所属期刊栏目：15

在线出版日期：2018-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：106-107