一种有效率的关系朴素贝叶斯分类算法

关系朴素贝叶斯分类算法对于目标关系表和背景关系表中不同的记录关联方式采用不同的策略,灵活运用连接和元组ID传播技术,高效地实现了将背景关系表中的信息加入到目标关系表中一起考虑来进行分类,提高了分类正确率。该算法采用关系数据库的数据表示方式,解决了传统的朴素贝叶斯算法不能支持关系数据库的问题。     

基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法的条件独立性假设在很少情况下能够满足,为了克服该问题,提出了一种基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类模型.通过计算条件属性和决策属性之间的相关系数,对不同的条件属性赋予不同的权重,从而在保持简单性的基础上有效地提高了朴素贝叶斯算法的分类性能.首先给出了基于相关系数的属性权值求解方法,然后描述了相应的算法,并对算法原理进行了分析与证明.通过在中医小儿肺炎病例数据集和UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性.     

混合式朴素贝叶斯分类模型

为了降低朴素贝叶斯分类模型的独立性假设约束,提出一种混合式朴素贝叶斯分类模型(MBN:Mixed Naive Bayes)。通过分析贝叶斯定理,把条件属性集合划分成若干个独立的属性子集,用树增广朴素贝叶斯分类对属性子集分别进行分类学习,通过公式进行整合。将该模型算法与朴素贝叶斯及树增广朴素贝叶斯进行实验比较,实验结果表明MBN分类器在多数数据集上具有较高的分类正确率。     

基于朴素贝叶斯分类算法的股指预测研究

预测大盘指数的涨跌幅度在股票投资中具有重要的意义。大盘指数的涨跌既与国家的宏观经济政策有关,也与大盘指数自身运行状态有关。结合朴素贝叶斯分类算法和股票大盘指数涨跌的影响因素建立了大盘指数分类预测模型,以上证指数为例进行了实验,结果表明分类预测模型有效,准确性较高。     

一种基于多关系的朴素贝叶斯空间分类算法

空间分类既要考虑待分类对象的非空间属性,还要考虑其空间邻接对象非空间属性对分类的影响.提出一种基于多关系的朴素贝叶斯空间分类算法,算法将多关系分类方法用于空间分类,考虑了不同近邻对象的非空间属性对分类产生的影响,其分类准确率高于单关系朴素贝叶斯空间分类算法.算法可以用于空间数据库中的大数据集,不需要复杂的数据预处理.     

一种基于粗糙集的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类器的计算过程只有在完全数据库中才成立,而基于相似关系的粗糙集模型具有处理空值的功能,并且提供了属性离散化和约简技术,可以改善属性间的依赖关系。因此,将两种不同的软计算方法相结合,利用粗糙集合理论先把决策表补齐,再对数据进行约简,然后结合朴素贝叶斯分类器,得出分类结果。实验证明这种方法不仅简化了数据和模型的规模,也具有对不完全数据的分类能力。     

基于加权朴素贝叶斯分类算法的学生成绩决策分析

在已有上机实验数据的基础上,使用综合的权值计算方法,将加权朴素贝叶斯分类算法应用到学生成绩分析与预测中.实验结果显示,对于学生的成绩分类,使用综合权值的结果优于传统权值的分类结果,表明使用文中的加权贝叶斯方法分析学生成绩是切实可行的.     

朴素贝叶斯分类挖掘技术在零售业的应用

当前零售业对每位顾客大都采取同样的推销策略，使服务成本加大，而收效甚微的前提下，本文从数据挖掘角度，利用朴素贝叶斯分类预测技术，从顾客数据库中发现潜在顾客群体，为今后零售业调整有效的顾客服务策略提供准确的参考信息及科学的决策依据。     

基于朴素贝叶斯分类的图像消噪

图像消噪是图像分割和识别的必要预处理。根据噪声的统计特征和频谱分布规律以及图像特点,人们提出并发展了多种不同的图像消噪方法。基于朴素贝叶斯分类决策的图像消噪效果良好,在图像消噪和细节保留上取得了合理的平衡。     

朴素贝叶斯分类在数据挖掘中的应用

数据库信息分类中,朴素贝叶斯分类模型是一种简单有效的分类方法,它理论基础好,分类精度高.本文运用朴素贝叶斯分类的方法,对所给数据进行分类和预测,通过一个实例给出了该算法对于预测数据进行分类的详细过程.     

基于化学成分的烤烟香型分类研究

本研究以全国清香型、浓香型、中间香型烤烟为研究对象,以6个区域24个C3F中部叶为分类样本,采用随机森林分类算法进行香型分类,结果表明：随机森林算法对烤烟香型起到了很好的区分作用,分类正确率达到了87．5％;基于随机森林分类的同时得到了分类变量在香型分类中的重要性,烟叶常规化学成份在香型分类中的重要性从高到低依次为：总钾→总氮→总糖→还原糖→总氯→烟碱．因此,随机森林分类可以用于烤烟的香型分类,同时也可以用于判断分类变量对分类目标的重要性程度．     

基于因子分析的烤烟主要化学成分特性

为准确评价烟叶质量,对3个等级317个烟叶样品进行常规化学成分分析,利用因子分析法对烟叶样品的化学成分及其比值进行综合评价。结果表明,烟叶主要化学成分总体比较协调,其总糖、还原糖含量偏高,不同等级烟叶化学成分差异明显。主要表现为含氮化合物与含碳化合物呈显著负相关,总氮与总植物碱呈显著正相关;对主要化学成分及其比值进行因子提取得到3个主因子,代表其方差贡献率的83%以上,分别为含碳因子、燃烧因子及含氮因子。     

基于复合结构分类器的人耳识别

在基于独立分量分析的人耳识别方法研究基础上,提出复合结构分类器的人耳识别通用模型. 该模型首先根据人耳的几何特征对人耳进行粗分类;然后应用独立分量分析的方法提取代数特征,支持向量机进行细分类,最后给出分类结果. 这与人类由粗到细的识别过程是相符合的,能够克服单一独立分量分析识别方法的特征提取时间过长、特征数过多的缺点,同时避免了归一化过程中丢失比例结构特征的问题. 实验结果表明,该模型取得了较高的识别率,尤其适用于规模大的复杂人耳库.     

基于特征脸的人脸识别系统

提出了一种快速有效的人脸识别系统．针对特征脸方法只能识别标准正面人脸的局限性，设计了前端处理模块，首先计算待识别图像中人脸的倾斜角度，进行相应角度的旋转，然后剪切出人脸图像，进行尺寸调整，经过此处理后再进行特征脸识别．利用ORL人脸库和自建人脸库进行仿真实验，实验结果表明，本识别系统速度快，误识率低，具有实用性．     

基于随机森林的人脸关键点精确定位方法

为了解决干扰情况(光照变化、表情变化和姿态变化等)下的人脸关键点精确定位问题,提出一种新的基于随机森林分类器的人脸关键点定位算法。针对目前研究工作尚未解决的人脸表情、光照以及姿态变化等难点,该文有两点主要贡献:1)引入了随机森林分类器和点对比较特征进行关键点定位,这种基于大量样本统计学习的方法能够有效解决人脸关键点定位中光照、表情和姿态变化这些难点;2)结合关键点的位置约束关系,进一步降低定位误差。实验结果表明:该算法可以有效地克服人脸光照、表情和姿态变化等因素干扰,能够对眼角和嘴角6个关键点进行全自动精确定位。     

基于多维数据列向量2D图表示的多维筛可视化组合分类器

提出一种新型的可视化组合分类器--多维筛分类器.该分类器集成了属性数据的2D图表示、图像处理与模式识别技术.其根本思想是将数据矩阵的属性数据映射为2D多元图,然后将多元图通过像素图及图像处理技术转换为子分类器,利用组合分类器规则将各子分类器构成多维筛可视化组合分类器.通过引入交互式方法,选择最优多元图用于分类.通过对Iris数据集的分类试验表示,散点图多维筛与极坐标多维筛的分类精度可以达到98.67%和97.33%.     

基于覆盖算法的分类器的设计与应用

覆盖算法和支持向量机是两种重要的机器学习分类方法,但长期以来一直缺少基于覆盖算法的通用分类器,在一定程度上阻碍了覆盖算法的推广.论文设计和实现了基于覆盖算法的通用分类器J Cover,该分类器有友好的人机交互界面,能对数值型数据集进行有效分类,并给出详细的实验结果.通过与LIBSVM的对比实验表明J Cover在识别率、泛化能力和性能上具有优越性.     

基于碱基偏好分析和SVM的植物启动子识别

植物启动子识别是真核启动子识别中的重要研究领域.针对目前植物启动子识别算法的特异性较低的问题,提出了一种基于GC碱基偏好分析和支持向量机（SVM）的植物启动子识别算法.首先通过对GC含量的分析将DNA序列分类为GC偏好序列和非GC偏好序列,然后进行结构特征和信号特征的提取,最后通过SVM分类器进行启动子识别.SVM分类器由四个SVM子分类器组成,即启动子-3’UTR子分类器,启动子-5’UTR子分类器,启动子-Intergenics子分类器和启动子-CDS子分类器.实验结果表明,该算法比其他算法具有更高的特异性,对植物启动子识别具有积极意义.     

基于支持向量机的模式识别方法

介绍了由Vapnik等人提出的统计学习理论和由此发展的支持向量机，分析了其应用前景和研究方向，两个算例表明，在模式识别领域中，采用支持向量机这一新方法，具有其他传统方法不可比拟的优势。