基于属性相关性分析的扩展朴素贝叶斯分类器

摘要

朴素贝叶斯分类作为一种统计分类的方法,简单高效,但它是建立在属性独立性假设的基础上,有一定的局限性,影响了它的分类效果.x2统计是一种度量属性相关性的方法,通过属性相关的分析,可以对属性进行约简,去除冗余和无关属性,达到简化朴素贝叶斯分类器的目的.朴素贝叶斯分类器的扩展方法是在非类父子结点之间添加扩展弧,表示相关属性间的依赖关系,从而扩展朴素贝叶斯分类器的结构.在数据集上的实验结果显示,KEANBC分类器优于NBC分类器,提高了分类正确率.