基于主成分分析提升朴素贝叶斯

摘要：

在特征属性相对于类属性统计独立时,朴素贝叶斯能达到最优的分类效率.但该条件独立性假设在许多现实问题中并不成立,这将在某种程度上影响预测准确度.这里结合主成分分析(PCA)对原始数据进行取处理,消除噪声并使数据分布具有一定程度的独立特性.在UCI数据集上分别从独立性和预测准确度方面进行了验证,取得了良好的效果.

关键词：模式识别、朴素贝叶斯、条件独立性假设 PCA

所属期刊栏目：25

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2005-07-14（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：384-386