文档介绍：第 28卷第 9期计算机应用与软件 Vol
2011年 puterApplicationsandSoftware
基于 K近邻法的局部加权朴素贝叶斯分类算法
曹根1 葛孝1 杨丽琴2
1(东华大学计算机科学与技术学院上海 201620)
2(上海中医药大学图书信息中心上海 201203)
摘要分类算法一直以来都是数据挖掘领域的研究重点,朴素贝叶斯分类算法是众多优秀分类算法之一,但由于其条件属性必
需独立,使得该算法也存在着一定的局限性。为了从另外一种角度来改进该算法,提高分类性能,提出了一种基于 K近邻法的局部
加权朴素贝叶斯分类算法。使用 K近邻法对属性加权,找到最合适的加权值,运用加权后的朴素贝叶斯分类算法去分类,实验表明
该算法提高了分类的可靠性与准确率。
关键词朴素贝叶斯 K近邻法局部加权分类
中图分类号文献标识码 A
LOCALLYWEIGHTEDNAIVEBAYESCLASSIFICATIONALGORITHM BASED
ONKNEARESTNEIGHBOUR
CaoGen1 GeXiaokun1 YangLiqin2
1(puterScienceandTechnology,DonghuaUniversity,Shanghai201620,China)
2(CenterofLibraryandInformation,,Shanghai201203,China)
Abstract Classificationalgorithmhasbeenthefocusofresearchinthefieldofdatamining,theNaiveBayesclassificationalgorithmisone
,therearesomelimitationsinthealgorithm.
Inordertoimprovetheclassificationperformanceofthealgorithmfromanotherside,thelocallyweightedNaiveBayesclassificationalgorithm
basedonKnearestneighbourmethodisusedtoweighttheattributestofindthe
appropriateweights,
uracyoftheclassification.
Keywords NaiveBayes Knearestneighbour Locallyweighted Classification
数据集上