【摘 要】
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贝叶斯分类是贝叶斯统计理论的重要应用,尤其随着机器学习、数据挖掘的兴起,得到了更为广泛的应用。目前它已经成功地进入许多应用领域,如工业、计算机方面等,但是在国内的经
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贝叶斯分类是贝叶斯统计理论的重要应用,尤其随着机器学习、数据挖掘的兴起,得到了更为广泛的应用。目前它已经成功地进入许多应用领域,如工业、计算机方面等,但是在国内的经济领域方面的应用还是比较少的。本文运用朴素贝叶斯分类算法(NBC)对股票进行分类,将目前上市公司的股票分为ST股票和非ST股票。本文的主要工作：1、对高维大样本股票数据利用主成分分析(PCA)进行降维,使求取的几个主成分尽可能多的综合反映原始数据的信息量。同时求取的主成分之间是相互独立的,这正好符合朴素贝叶斯分类方法的前提条件。2、对降维后的数据运用朴素贝叶斯分类方法进行分类,并将其与支持向量机方法进行比较研究。通过对比研究,发现朴素贝叶斯分类方法在进行高维大样本数据的分类过程中具有较高的分类准确率、在实际问题中解释相对简单等优势。但是值得注意的是,为了使得建立的模型具有较好的分类性能,在学习阶段就要求具有足够多的、有代表性的样本数据来进行训练。
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