文献类型：期刊文献

中文题名：用平滑方法改进多关系朴素贝叶斯分类

作者：徐光美;刘宏哲;张敬尊;王金华

第一作者：徐光美

机构：[1]北京联合大学信息学院;[2]北京联合大学信息服务工程重点实验室;

第一机构：北京联合大学智慧城市学院

年份：2015

期号：5

起止页码：69-72

中文期刊名：计算机工程与应用

基金：国家自然科学基金(No.61372148,No.61202245);北京市“长城学者”计划项目(No.CIT&TCD20130320);北京市优秀人才培养项目(No.2010D005022000011);北京联合大学自然科学项目(No.zk20201403);

语种：中文

中文关键词：多关系数据挖掘;朴素贝叶斯;参数平滑;互信息;

摘要：为消除朴素贝叶斯分类时的零概率以及过度拟合问题,分析了各种概率平滑方法,给出了基于M估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-M)和基于Laplace估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-L),分析探讨了M平滑和Laplace平滑方法对多关系分类的影响情况,为进一步优化分类,方法基于扩展互信息标准对数据进行属性过滤。多关系标准数据集上的实验显示,MRNBC-M可以有效改进分类性能。