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朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)在实用中是相当成功的。本文提出一种采用模糊划分处理连续变量的模糊朴素贝叶斯分类器，每个连续变量都有一个由模糊划分引导的有限模糊取值的集合。文中提供了一个从训练数据集中构建模糊朴素贝叶斯分类器的方法，该方法采用梯度下降法去调整模糊划分集合的参数。在鸢尾花数据集卜的实验结果验证了模糊朴素贝叶斯分类器的有效性和鲁棒性。