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题名聚类思想在贝叶斯算法中的应用
被引量：10
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作者
余瑞康
施润身
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机构
同济大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第28期159-160,163,共3页
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文摘
在数据挖掘过程中,缺损数据是不可避免的,因此,数据预处理是必不可少的前提工作。在传统的数据预处理工作中,朴素贝叶斯算法是最常用的缺损数据修补算法。然而,现实世界中的数据经常不满足其属性独立性假设,分类结果不令人满意。文章基于聚类分析思想,提出了一种改进的贝叶斯算法。对大量数据的计算结果表明此方法的合理性、可信度优于朴素贝叶斯算法。
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关键词
数据挖掘
数据预处理
聚类分析
贝叶斯算法
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Keywords
data mining,data preproeessing,elustering analysis,bayesian method
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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