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本文在恶意邮件检测中提出将粗集与贝叶斯分类器相结合的方法,该方法在基于粗集属性约简的基础上,综合考虑了条件属性和决策属性的依赖性以及条件属性间的依赖性对约简的影响.通过基于依赖性的属性约简,改善属性变量间独立性限制,发挥贝叶斯分类器的鲁棒性潜能,优化贝叶斯分类器的特性.实验结果表明与其它方法比较,取得了较好的效果.