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:將K—means算法引入到樸素貝葉斯分類研究中

  • 資源大小:170 K
  • 上傳時(shí)間: 2017-08-18
  • 上傳用戶:wuweixiong123
  • 資源積分:2 下載積分
  • 標(biāo)      簽: means 算法 分類 貝葉斯

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。

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