基于条件信息熵的自主式朴素贝叶斯分类算法

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摘要：朴素贝叶斯是一种简单而高效的分类算法，但其条件独立性和属性重要性相等的假设并不符合客观实际，这在某种程度上影响了它的分类性能。如何去除这种先验假设，根据数据本身的特点实现知识自主学习是机器学习中的一个难题。根据Rough Set的相关理论，提出了基于条件信息熵的自主式朴素贝叶斯分类方法，该方法结合了选择朴素贝叶斯和加权朴素贝叶斯的优点。通过在UCI数据集上的仿真实验，验证了该方法的有效性。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94832X/200704/24356921.html

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关键词：贝叶斯分类 朴素贝叶斯 分类算法 贝叶斯 信息熵 朴素贝叶斯 粗糙集 条件信息熵 自主式学习 分类