基于ICA方法的朴素贝叶斯分类器

作     者：秦锋 任诗流 程泽凯 罗慧 QIN Feng;REN Shi-liu;CHENG Ze-kai;LUO Hui

作者机构：安徽工业大学计算机学院安徽马鞍山243002 

基　　金：安徽省教育厅自然科学重点基金项目(KJ2007A051) 安徽省教育厅自然科研基金项目(2006KJ061B) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2007年第28卷第20期

页      码：4873-4874,4877页

摘      要：朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但需要属性独立性假设,无法表示现实世界中属性之间的依赖关系,影响了其分类性能。利用独立分量分析提升朴素贝叶斯分类性能,把样本投影到由独立分量所确定的特征空间,提高了朴素贝叶斯分类器的分类性能。实验结果表明,这种基于独立分量分析的朴素贝叶斯分类器具有良好的性能。

主 题 词：独立分量分析 朴素贝叶斯 分类 属性独立 相关性 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-7024.2007.20.015

馆 藏 号：203871000...