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基于信息几何构建朴素贝叶斯分类器

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摘要朴素贝叶斯分类器是机器学习中一种简单而又有效的分期方法。但是由于它的属性条件独立性假设在实际应用中经常不成立，这影响了它的分类性能。本文基于信息几何和Fisher分，提出了一种新的创建属性集的方法。把原有属性经过Fisher分映射成新的属性集，并在新属性集上构建贝叶斯分类器。我们在理论上探讨了新属性间的条件依赖关系，证明了在一定条件下新属性间是条件独立的。试验结果表明，该方法较好地提高了朴素贝叶斯分类器的性能。

DOI 3j7mr5xmj1/477553

作者黄友平;史忠植

机构地区不详

出处《通讯和计算机：中英文版》 2005年2期

关键词朴素贝叶斯分类器信息几何 Fisher分条件独立

分类 [自动化与计算机技术][计算机应用技术]

出版日期 2005年02月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）