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本文基于信息几何和Fisher分,提出了一种新的创建属性集的方法。把原有属性经过Fisher分映射成新的属性集,并在新属性集上构建贝叶斯分类器。在理论上探讨了新属性间的条件依赖关系,证明了在一定条件下新属性间是条件独立的。试验结果表明,该方法较好地提高了朴素贝叶斯分类器的性能。