【摘 要】
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传统分类系统往往选择朴素贝叶斯算法作为分类算法,在研究过程中,发现朴素贝叶斯模型（NBC）具有以下前提条件：所有特征互不影响,并且特征属性的权重为1.研究后发现并非如此,在对
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传统分类系统往往选择朴素贝叶斯算法作为分类算法,在研究过程中,发现朴素贝叶斯模型（NBC）具有以下前提条件：所有特征互不影响,并且特征属性的权重为1.研究后发现并非如此,在对数据进行分类时,有的特征可能对分类结果的影响较大,有的可能对结果影响较小.为了对算法进行优化,需要给不同的特征附上不同的权重值,才能更加客观的获得分类结果.本文研究了两种传统的基于属性权重的计算方法,同时考虑到手机取证数据的特点,提出两种适应于手机取证数据的改进权重计算方法,并对其改进原理进行研究,比较改进后的权重计算方法与传统的权重
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