| 基于改进PCA的朴素贝叶斯分类算法 |
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| 引用本文： | 李思奇,吕王勇,邓柙,陈雯.基于改进PCA的朴素贝叶斯分类算法[J].统计与决策,2022(1). |
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| 作者姓名： | 李思奇 吕王勇 邓柙 陈雯 |
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| 作者单位： | 四川师范大学数学科学学院;四川师范大学可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金青年项目(11601357);可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室项目(SCVCVR2018.08VS)。 |
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| 摘 要： | 朴素贝叶斯是一种处理分类问题的常用方法,但它的属性条件独立性假设在实际应用中难以成立,导致其分类性能降低。针对这一问题,文章提出了基于改进PCA的朴素贝叶斯分类算法,该算法通过Pearson和Kendall系数计算出属性间的相关性大小,基于主成分分析筛选出新的属性集,使其尽量满足条件独立性假设,并对新数据集进行朴素贝叶斯分类。实验结果表明,该方法有效地提高了分类准确率。
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| 关 键 词： | 朴素贝叶斯 相关系数 主成分分析 |
Naive Bayes Classification Algorithm Based on Improved PCA |
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| Authors: | Li Siqi Lyu Wangyong Deng Xia Chen Wen |
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| Institution: | (School of Mathematical Science,Sichuan Normal University,Chengdu 610068,China;Visual Computing and Virtual Reality Key Laboratory of Sichuan Province,Sichuan Normal University,Chengdu 610068,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | naive Bayes correlation coefficient principal component analysis(PCA) |
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