基于属性加权核密度估计的朴素贝叶斯分类算法

摘要：

为了削弱朴素贝叶斯分类算法的属性条件独立性假设,提出了一种属性加权核密度估计的朴素贝叶斯分类算法.该算法结合条件属性与决策属性的相关系数以及互信息得到新的属性加权值,并将该加权值嵌入核密度估计的朴素贝叶斯分类算法.实验结果表明,该算法提高了分类准确率.

关键词：属性加权、核密度估计、朴素贝叶斯、分类

所属期刊栏目：36

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：广西自然科学基金2013GXNSFC019330;广西教育厅科研项目2013YB086

在线出版日期：2016-08-25（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：231-233