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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
  • 上傳時間: 2017-08-18
  • 上傳用戶:wuweixiong123
  • 資源積分:2 下載積分
  • 標      簽: means 算法 分類 貝葉斯

資 源 簡 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.arks算法對原始數據集中的完整數據子集進行聚類,計算缺失數據子集中的每條記錄與 個簇重心之間的相似度,把記 錄賦給距離最近的一個簇,并用該簇相應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處理后的數據 集進行分類。實驗結果表明,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確率。

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