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基于加权Bayes分类算法的不完备信息系统数据挖掘研究
基于加权Bayes分类算法的不完备信息系统数据挖掘研究
来源 :电脑知识与技术:学术交流 | 被引量 : 0次 | 上传用户:myulyx
【摘 要】
:
基于相似粗集理论模型,对加权朴素Bayes算法进行了扩展,同时改进了传统不完备信息系统中缺失信息的弥补方法,并由此提出了基于不完备信息系统的加权Bayes分类算法,阐述了其对
【作 者】
:
李莉
赵晋强
【机 构】
:
中国防卫科技学院文理学院信息工程系,总参谋部陆航研究所
【出 处】
:
电脑知识与技术:学术交流
【发表日期】
:
2007年9期
【关键词】
:
粗集理论
加权朴素Bayes
不完备信息系统
数据挖掘
Rough set theory
Weighted Na?ve bayes
Incomplete I
【基金项目】
:
教育部科学技术研究项目(02036)
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基于相似粗集理论模型,对加权朴素Bayes算法进行了扩展,同时改进了传统不完备信息系统中缺失信息的弥补方法,并由此提出了基于不完备信息系统的加权Bayes分类算法,阐述了其对于不完备系统数据挖掘的重要意义,通过计算机仿真实验验证了该方法的有效性。
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