计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (11): 3268-3272.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.11.3268
收稿日期:
2014-06-05
修回日期:
2014-06-30
出版日期:
2014-11-01
发布日期:
2014-12-01
通讯作者:
李文进
作者简介:
基金资助:
国家自然科学基金资助项目;江西省自然科学基金资助项目
LI Wenjin1,XIONG Xiaofeng1,MAO Yimin2
Received:
2014-06-05
Revised:
2014-06-30
Online:
2014-11-01
Published:
2014-12-01
Contact:
LI Wenjin
摘要:
基于Parzen窗的朴素贝叶斯在区间不确定性数据分类中存在计算复杂度高、空间需求大的不足。针对该问题,提出一种改进的区间不确定性数据分类方法IU-PNBC。首先采用Parzen窗估计区间样本的类条件概率密度函数(CCPDF);然后通过代数插值得到类条件概率密度函数的近似函数;最后利用近似代数插值函数计算样本的后验概率, 并用于预测。通过人工生成的仿真数据和UCI标准数据集验证了算法假设的合理性以及插值点数对IU-PNBC算法分类精度的影响。实验结果表明,当插值点数大于15时,IU-PNBC算法的分类精度趋于稳定,且插值点数越多,算法分类精度越高;该算法可以避免原Parzen窗估计对训练样本的依赖, 并有效降低计算复杂度;同时由于该算法具有远低于基于Parzen窗的朴素贝叶斯的运行时间和空间需求, 因此适合解决数据量较大的区间不确定性数据分类问题。
中图分类号:
李文进 熊小峰 毛伊敏. 基于改进朴素贝叶斯的区间不确定性数据分类方法[J]. 计算机应用, 2014, 34(11): 3268-3272.
LI Wenjin XIONG Xiaofeng MAO Yimin. Classification method for interval uncertain data based on improved naive Bayes[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(11): 3268-3272.
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