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一种基于离散粒子群优化的贝叶斯分类算法

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通过分析现有的贝叶斯分类算法属性过程中存在的问题,对属性选择实质进行研究和抽象,提出了基于离散粒子群的贝叶斯分类算法,使用离散粒子群优化搜索完成其属性选择过程.算法使用一个搜索过程完成属性子集的选择,有效地避免了属性选择过程中的主观因素,实验结果表明该算法能够搜索出更有“价值”的属性子集,有更高的分类精确度.

连阳阳、任淑霞

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天津工业大学

离散粒子群优化 属性选择 贝叶斯分类

2014

科技信息
山东省技术开发服务中心

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影响因子：0.15
ISSN：1001-9960
年,卷(期)：2014.(4)
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