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Received:March 14, 2010 Revised:May 04, 2010
Received:March 14, 2010 Revised:May 04, 2010
中文摘要: 朴素贝叶斯分类是一种简单而高效的分类模型，然而条件独立性假设在现实中很少出现，致使其性能有所下降。通过引入关联规则，从两方面来改善朴素贝叶斯分类的性能。一方面，通过对关联规则的挖掘，发现条件属性之间的关联关系，并且利用这种关联关系弱化朴素贝叶斯的独立性假设；另一方面，通过关联规则的置信度，给朴素贝叶斯加权。
Abstract:Naive Bayes classification is a kind of simple and effective classification model. However, the performance of this model may be poor due to the assumption on the condition independence. By introducing association rules, this classification model can be improved in two way. On the one hand, the associated relationship between condition attributes can be found out through association rules mining, in order to weaken the independent assumption. On the other hand, Naive Bayes is weighted by computing the confidence of association rules.
文章编号： 中图分类号： 文献标志码：
基金项目:
| Author Name | Affiliation |
| 陈朝大 | 广东技术师范学院天河学院 广东 广州 510540 |
| 梁柱勋 | 西安交通大学 陕西 西安 710049 |
| 郑士基 | 广东江门市新会区有线广播电视网络中心 广东 江门 529100 |
| Author Name | Affiliation |
| 陈朝大 | 广东技术师范学院天河学院 广东 广州 510540 |
| 梁柱勋 | 西安交通大学 陕西 西安 710049 |
| 郑士基 | 广东江门市新会区有线广播电视网络中心 广东 江门 529100 |
引用文本：
陈朝大,梁柱勋,郑士基.一种利用关联规则的改进朴素贝叶斯分类算法.计算机系统应用,2010,19(11):106-109
.Modified Naive Bayes Classifier Using Association Rules.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2010,19(11):106-109
陈朝大,梁柱勋,郑士基.一种利用关联规则的改进朴素贝叶斯分类算法.计算机系统应用,2010,19(11):106-109
.Modified Naive Bayes Classifier Using Association Rules.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2010,19(11):106-109
