:將K—means算法引入到樸素貝葉斯分類研究中,提出一種基于K—means的樸素貝葉斯分類算法。首先用K— me.a(chǎn)rks算法對(duì)原始數(shù)據(jù)集中的完整數(shù)據(jù)子集進(jìn)行聚類,計(jì)算缺失數(shù)據(jù)子集中的每條記錄與 個(gè)簇重心之間的相似度,把記 錄賦給距離最近的一個(gè)簇,并用該簇相應(yīng)的屬性均值來填充記錄的缺失值,然后用樸素貝葉斯分類算法對(duì)處理后的數(shù)據(jù) 集進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與樸素貝葉斯相比,基于K—means思想的樸素貝葉斯算法具有較高的分類準(zhǔn)確率。
資源簡(jiǎn)介::將K—means算法引入到樸素貝葉斯分類研究中,提出一種基于K—means的樸素貝葉斯分類算法。首先用K— me.a(chǎn)rks算法對(duì)原始數(shù)據(jù)集中的完整數(shù)據(jù)子集進(jìn)行聚類,計(jì)算缺失數(shù)據(jù)子集中的每條記錄與 個(gè)簇重心之間的相似度,把記 錄賦給距離最近的一個(gè)簇,并用該簇相...
上傳時(shí)間: 2017-08-18
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資源簡(jiǎn)介:貝葉斯學(xué)習(xí)算法分類文本。基于樸素貝葉斯分類器的文本分類的通用算法,是目前所知文本分類算法中最有效的一類
上傳時(shí)間: 2014-01-19
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資源簡(jiǎn)介:貝葉斯學(xué)習(xí)算法分類文本。基于樸素貝葉斯分類器的文本分類的通用算法,是目前所知文本分類算法中最有效的一類
上傳時(shí)間: 2015-07-19
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資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯分類算法,《機(jī)器學(xué)習(xí)及java實(shí)現(xiàn)里面的》
上傳時(shí)間: 2016-03-09
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資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯分類算法2,《機(jī)器學(xué)習(xí)及java實(shí)現(xiàn)里面的》
上傳時(shí)間: 2014-01-10
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資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯分類器,對(duì)于連續(xù)變量情形,此算法將連續(xù)變量進(jìn)行離散,分類效果較好
上傳時(shí)間: 2013-12-13
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資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯分類算法,可以用來進(jìn)行分類bayes
上傳時(shí)間: 2014-01-04
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資源簡(jiǎn)介:一些數(shù)據(jù)挖掘算法相關(guān),包含定義網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?有關(guān)高血壓研究方面的數(shù)據(jù),樸素貝葉斯分類,關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念,數(shù)據(jù)挖掘算法, 決策樹方法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用,訓(xùn)練貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò),后向傳播,貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò),后向傳播和可解釋性,多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間: 2017-04-25
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資源簡(jiǎn)介::樸素貝葉斯分類器是一種簡(jiǎn)單而高效的分類器,但是它的屬性獨(dú)立性假設(shè)使其無(wú)法表示現(xiàn)實(shí)世界屬性之間的依賴關(guān) 系,以及它的被動(dòng)學(xué)習(xí)策略,影響了它的分類性能。本文從不同的角度出發(fā),討論并分析了三種改進(jìn)樸素貝葉斯分類 性能的方法。為進(jìn)一步的研究打下堅(jiān)...
上傳時(shí)間: 2017-08-18
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資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯分類器,實(shí)現(xiàn)了樸素貝葉斯分類算法,結(jié)果表明比較好
上傳時(shí)間: 2014-01-25
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資源簡(jiǎn)介:貝葉斯分類算法,構(gòu)造樸素貝葉斯分類器,對(duì)給定的中文文本進(jìn)行分類
上傳時(shí)間: 2013-12-12
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資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯分類器(Navie Bayesian Classifier)識(shí)別鼠標(biāo)輸入的字母A~J
上傳時(shí)間: 2015-03-08
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資源簡(jiǎn)介:C語(yǔ)言的樸素貝葉斯分類器代碼,是標(biāo)準(zhǔn)C編寫的,希望對(duì)大家有幫助
上傳時(shí)間: 2014-12-02
上傳用戶:784533221
資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯分類器代碼,能夠進(jìn)行分類,
上傳時(shí)間: 2013-12-18
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資源簡(jiǎn)介:用matlab實(shí)現(xiàn)的樸素貝葉斯分類源代碼,希望對(duì)大家有些幫助
上傳時(shí)間: 2016-06-17
上傳用戶:a6697238
資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯分類器(Naive Bayes Classifier),可以分類任意屬性個(gè)數(shù)和目標(biāo)狀態(tài)的離散樣例。
上傳時(shí)間: 2014-10-31
上傳用戶:戀天使569
資源簡(jiǎn)介:Boltzmannn機(jī)網(wǎng)絡(luò)是Hinton等人在1985年將模擬退火算法引入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,提出的,簡(jiǎn)稱BM網(wǎng)絡(luò)。
上傳時(shí)間: 2014-01-10
上傳用戶:lifangyuan12
資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯(Naive Bayes, NB)算法是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中常用的一種基于概率的分類算法,非常簡(jiǎn)單有效。k近鄰法(k-Nearest Neighbor, kNN)[30,31]又稱為基于實(shí)例(Example-based, Instance-bases)的算法,其基本思想相當(dāng)直觀:Rocchio法來源于信息檢索系統(tǒng),后來最早...
上傳時(shí)間: 2014-01-03
上傳用戶:wxhwjf
資源簡(jiǎn)介:基于MATLAB的k-means算法 較好的解決了圖像分類聚類的問題
上傳時(shí)間: 2013-12-18
上傳用戶:waizhang
資源簡(jiǎn)介:基于樸素貝葉斯算法實(shí)現(xiàn)的中文文本分類程序。可以對(duì)中文文本進(jìn)行分類識(shí)別,使用時(shí)先對(duì)分類器進(jìn)行訓(xùn)練,然后進(jìn)行識(shí)別。該Beta版本僅支持對(duì)3類文本進(jìn)行分類,使用簡(jiǎn)單的中文分詞方法,本程序尚不具備實(shí)用性,用于算法研究和改進(jìn)。
上傳時(shí)間: 2013-12-22
上傳用戶:huql11633
資源簡(jiǎn)介:本文通過分析樸素貝葉斯的兩種常見的實(shí)現(xiàn) 模型:二項(xiàng)獨(dú)立模型(BIM)和多項(xiàng)模型(MM),提出混和模型的樸素貝葉斯方法和帶有單詞量相關(guān)的 平滑因子的混和模型。
上傳時(shí)間: 2014-11-24
上傳用戶:wyc199288
資源簡(jiǎn)介:一個(gè)樸素貝葉斯的matlab實(shí)現(xiàn)算法一個(gè)樸素貝葉斯的matlab實(shí)現(xiàn)算法
上傳時(shí)間: 2016-11-24
上傳用戶:363186
資源簡(jiǎn)介:垃圾郵件過濾器Java源碼 本軟件基于樸素貝葉斯算法,用NetBean生成的界面(須JDK1.6),適用于對(duì)手機(jī)短信,郵箱郵件,日記等一些txt文件進(jìn)行分類,測(cè)試率達(dá)90%以上。在這里我非常感謝我的網(wǎng)絡(luò)老師鄭偉!希望大家多多提意見哦
上傳時(shí)間: 2013-12-19
上傳用戶:huannan88
資源簡(jiǎn)介:垃圾郵件過濾器 本軟件基于樸素貝葉斯算法,用NetBean生成的界面(須JDK1.6),適用于對(duì)手機(jī)短信,郵箱郵件,日記等一些txt文件進(jìn)行分類,測(cè)試率達(dá)90 以上。
上傳時(shí)間: 2017-03-23
上傳用戶:lizhen9880
資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯算法,以函數(shù)形式實(shí)現(xiàn),花了一個(gè)上午的時(shí)間
上傳時(shí)間: 2013-12-29
上傳用戶:gtzj
資源簡(jiǎn)介:模式識(shí)別一份很好的作業(yè),包括線性分類器;最小風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯分類器;監(jiān)督學(xué)習(xí)法分層聚類分析;K-L變換提取有效特征,支持向量機(jī)
上傳時(shí)間: 2014-11-30
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資源簡(jiǎn)介:一個(gè)含有樸素貝耶斯分類方法和決策樹分類方法的源代碼
上傳時(shí)間: 2014-07-31
上傳用戶:nairui21
資源簡(jiǎn)介:兩類正態(tài)分布模式貝葉斯分類算法源程序,用c語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的
上傳時(shí)間: 2014-11-29
上傳用戶:小草123
資源簡(jiǎn)介:本系統(tǒng)是一個(gè)簡(jiǎn)單的樸素貝葉斯的數(shù)據(jù)集分類系統(tǒng),能夠通過輸入數(shù)據(jù)并預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集屬于哪一個(gè)類
上傳時(shí)間: 2015-12-05
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資源簡(jiǎn)介:樸素貝葉斯c代碼,希望對(duì)大家有幫助
上傳時(shí)間: 2014-08-03
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