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对朴素贝叶斯分类器的改进
  • ISSN号：1002-6487
  • 期刊名称：《统计与决策》
  • 时间：0
  • 分类：O212[理学—概率论与数理统计;理学—数学]
  • 作者机构：华中科技大学数学与统计学院,武汉430074
  • 相关基金：华中科技大学教改基金资助项目（2013070; 2015068）; 华中科技大学自主创新基金资助项目（2013QN171）
作者： 李楚进, 付泽正
关键词： 数据分析, 朴素贝叶斯分类器, 条件独立性, 主成分分析
中文摘要：

分类是十分基础且很关键的数据分析技术,而基于贝叶斯理论的朴素贝叶斯分类技术是当前数据分析领域的一个研究热点。文章针对条件独立性假设提出了基于主成分分析的改进方法,以期能够充分体现朴素贝叶斯分类器在分类中的优势,实现改进分类效果的目的。

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期刊信息
  • 《统计与决策》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:湖北省统计局
  • 主办单位:湖北省统计局统计科学研究所
  • 主编：李明星
  • 地址：武汉市武昌区松竹路28号万达环球国际中心B座29楼
  • 邮编：430071
  • 邮箱：tjyjc@vip.163.com tjyjc3220@sohu.com
  • 电话：027-87818776 87814524
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-6487
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1009/C
  • 邮发代号:38-150
  • 获奖情况:
  • 连续四届入选全国中文核心期刊,全国首届优秀经济期刊,中国社科期刊精品数据库来源期刊,中文科技期刊数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:48658