基于K-均值聚类的朴素贝叶斯网络分类模型

摘要：

针对朴素贝叶斯网络分类模型在处理高维大数据量时的效率偏低和准确率有待提高的问题,结合主元分析法与K-均值聚类算法构造出了一个改进的朴素贝叶斯网络分类模型;摒弃了非类属性变量相对于类属性变量相对独立的前提条件,算法首先用主元分析法在对数据集的信息量尽量保存的同时进行了降维操作,使得算法可以着重于进行分类问题;算法还提出了一个＂相对融合点＂的概念,有效地提高了算法的性能;最后对算法的性能进行了分析,并将改进的算法应用到实际的数据集进行实验,用算法产生的分类结果对数据集中产生的一些缺失数据进行修补。

关键词：贝叶斯网络分类、朴素贝叶斯网络、K-均值聚类、数据挖掘

所属期刊栏目：29

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市科技攻关资金资助项目CSTC,2009AC2068

在线出版日期：2012-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：36-41