一种属性相关性的加权贝叶斯分类算法研究

摘要

根据Rough Set属性重要度理论,构建了基于互信息的属性子集重要度,提出属性相关性的加权朴素贝叶斯分类算法,该算法同时放宽了朴素贝叶斯算法属性独立性、属性重要性相同的假设.通过在UCI部分数据集上进行仿真实验,与基于属性相关性分析的贝叶斯(CB)和加权朴素贝叶斯(WNB)两种算法做比较,证明了该算法的有效性.