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基于因子分析的NBC及其在边坡识别中的应用
被引量：
2
1
作者
高岩
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011年第11期3828-3831,共4页
满足条件独立性假设时,朴素贝叶斯分类器理论上比其它分类方法具有更高的分类正确率,但该假设在许多实际情况中并不成立,针对这一问题,提出了一种基于因子分析的朴素贝叶斯分类模型FA-NBC,并将其应用于边坡的稳定性识别。为了保证朴素...
满足条件独立性假设时,朴素贝叶斯分类器理论上比其它分类方法具有更高的分类正确率,但该假设在许多实际情况中并不成立,针对这一问题,提出了一种基于因子分析的朴素贝叶斯分类模型FA-NBC,并将其应用于边坡的稳定性识别。为了保证朴素贝叶斯分类器结构上的简单性,FA-NBC模型以方差贡献为依据构建新的属性集,新属性集包含原属性集的大部分信息且满足条件独立性假设。UCI数据集上的实验结果证明了FA-NBC模型的有效性。
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关键词
朴素贝叶斯分类
条件独立
属性选择
因子分析
边坡稳定性识别
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职称材料
题名
基于因子分析的NBC及其在边坡识别中的应用
被引量：
2
1
作者
高岩
机构
华南理工大学理学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011年第11期3828-3831,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61070033)
广东省自然科学基金重点项目(9251009001000005)
+2 种基金
广东省科技计划基金项目(2010B050400011
2008B080701005)
广东省哲学社会科学规划"十一五"规划基金项目(08O-01)
文摘
满足条件独立性假设时,朴素贝叶斯分类器理论上比其它分类方法具有更高的分类正确率,但该假设在许多实际情况中并不成立,针对这一问题,提出了一种基于因子分析的朴素贝叶斯分类模型FA-NBC,并将其应用于边坡的稳定性识别。为了保证朴素贝叶斯分类器结构上的简单性,FA-NBC模型以方差贡献为依据构建新的属性集,新属性集包含原属性集的大部分信息且满足条件独立性假设。UCI数据集上的实验结果证明了FA-NBC模型的有效性。
关键词
朴素贝叶斯分类
条件独立
属性选择
因子分析
边坡稳定性识别
Keywords
naive Bayesian classifier
conditional independence
attribute selection
factor analysis
slope recognition
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于因子分析的NBC及其在边坡识别中的应用
高岩
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011
2
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