【摘 要】
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朴素贝叶斯分类器是目前公认的一种简单有效的概率分类方法,具有简单、健壮而且高效的特点,但由于它是建立在属性变量相对类变量独立的假设前提下,而且这个假设在实际问题中
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院,承德供电公司平泉分公司
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（09QG06）
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朴素贝叶斯分类器是目前公认的一种简单有效的概率分类方法,具有简单、健壮而且高效的特点,但由于它是建立在属性变量相对类变量独立的假设前提下,而且这个假设在实际问题中往往不能满足,从而影响了其分类精度。针对这个很强的前提假设,提出了基于灰色关联聚类的特征选择方法,在一定程度上放松了这个限制条件;以朴素贝叶斯分类器作为基分类器,采用分类器集成技术中的AdaBoost算法进一步提高分类性能。通过对新英格兰10机39节点系统的仿真计算,结果表明了方法的有效性和正确性。
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