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聚类思想在贝叶斯算法中的应用
被引:10
作者
:
余瑞康
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
同济大学电子与信息工程学院
余瑞康
施润身
论文数:
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机构:
同济大学电子与信息工程学院
施润身
机构
:
[1]
同济大学电子与信息工程学院
来源
:
计算机工程与应用
|
2006年
/ 28期
关键词
:
数据挖掘;
数据预处理;
聚类分析;
贝叶斯算法;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
在数据挖掘过程中,缺损数据是不可避免的,因此,数据预处理是必不可少的前提工作。在传统的数据预处理工作中,朴素贝叶斯算法是最常用的缺损数据修补算法。然而,现实世界中的数据经常不满足其属性独立性假设,分类结果不令人满意。文章基于聚类分析思想,提出了一种改进的贝叶斯算法。对大量数据的计算结果表明此方法的合理性、可信度优于朴素贝叶斯算法。
引用
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页码:159 / 160+163 +163
页数:3
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数据仓库技术与联机分析处理[M]. 科学出版社 , 王珊等编著, 1998
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