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基于主成分分析提升朴素贝叶斯

李海军  王钲旋  王利民  苑森淼  
【摘要】:在特征属性相对于类属性统计独立时,朴素贝叶斯能达到最优的分类效率。但该条件独立性假设在许多现实问题中并不成立,这将在某种程度上影响预测准确度。这里结合主成分分析(PcA)对原始数据进行预处理,消除噪声并使数据分布具有一定程度的独立特性。在UCI数据集上分别从独立性和预测准确度方面进行了验证,取得了良好的效果。

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