【摘 要】
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朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但是它的基本假设以及数据完备性要求,影响了其分类性能。为此,该文提出了一种基于EM算法和主成分分析的加权朴素贝叶斯分类算法,
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朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但是它的基本假设以及数据完备性要求,影响了其分类性能。为此,该文提出了一种基于EM算法和主成分分析的加权朴素贝叶斯分类算法,首先借助EM算法填补缺失数据,满足数据完备性要求;其次根据主成分分析的基本原理对完备数据集进行预处理,构建了一定程度独立的新条件属性,并依据各主成分方差贡献率计算原理,以方差贡献率作为权重系数,建立了基于EM-PCA的贝叶斯网络分类测试算法。实验结果验证了该算法的有效性。
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