学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示
贝叶斯分类算法的研究与应用
作 者: 郑默
导 师: 刘琼荪
学 校: 重庆大学
专 业: 概率论与数理统计
关键词: 朴素贝叶斯分类器 属性重要度 属性相关 加权贝叶斯分类
分类号: TP18
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 296次
引 用: 0次
阅 读: 论文下载
内容摘要
本文重点研究了数据挖掘中的贝叶斯方法,它具有坚实的数学理论基础,并能综合先验信息和数据样本信息,成为数据挖掘和机器学习研究的热点之一。朴素贝叶斯分类器是一种简单而有效的概率分类方法,然而其属性独立性假设在现实世界中多数不能成立。为了改进该方法的分类性能,近几年已有大量研究成果,许多学者都致力于构建能反映属性之间依赖关系的贝叶斯分类模型。本文简要地介绍了关于朴素贝叶斯分类器和粗糙集的基本理论,包括朴素贝叶斯分类模型,基于属性相关性分析的贝叶斯分类模型,加权贝叶斯分类模型,粗糙集基本理论和属性重要度的构造方法。本文根据Rough Set属性重要度理论,构建了基于互信息的属性子集重要度度量公式,提出属性相关性的加权朴素贝叶斯分类算法(WCB),该算法同时放宽了朴素贝叶斯算法属性独立性、属性重要性相同的假设。通过数据仿真实验,与基于属性相关相关性分析的贝叶斯(CB)和加权朴素贝叶斯(WNB)两种算法做比较,证明了该算法的有效性。最后对全文的工作进行了总结,并指出有待进一步研究的方向。
|
全文目录
相似论文
- 面向工程监理的多Agent信息智能检索机制研究,TP391.3
- 粗糙集中基于NBC聚类的连续属性离散化方法研究,TP18
- 基于Rough集理论的入侵检测方法研究,TP393.08
- 基于贝叶斯分类方法的中文问句分类研究,TP391.1
- 粗糙集属性约简算法在电力市场中的研究及应用,TP18
- Deep Web数据获取方法研究,TP393.09
- 基于Copula理论的两种分类算法研究,TP181
- 基于最优分割策略的高性能文本分类方法,TP18
- 数据挖掘中基于统计相关的属性选择研究,TP311.13
- 基于改进光流和HMM的人脸表情识别研究,TP391.41
- 贝叶斯网络中不确定性知识推理算法及其应用研究,TP183
- 粗糙集和蚁群优化方法在特征选择中的应用研究,TP18
- 基于模式识别和集成学习的电力系统暂态稳定评估,TM712
- 监督学习下的贝叶斯分类器研究,TP18
- 基于粗糙集的决策树算法在高校评教中的应用,TP18
- 基于属性相关分析的局部离群数据挖掘算法研究及其应用,TP311.13
- 基于增量式朴素贝叶斯分类方法的电梯交通模式识别方法的研究,TP391.4
- 基于粗糙集与支持向量机的票房预测研究,TP18
- 朴素贝叶斯分类器的研究与应用,TP181
- 基于RS理论的决策信息系统数据约简研究,TP18
中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
© 2012 www.xueweilunwen.com
|