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朴素贝叶斯分类在数据挖掘中的应用 被引量:12

The Application of Nave Bayesian Classification in Data Mining
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摘要 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. In database information classification,Naive Bayesian Classification Model is a simple but efficient solution, and it has solid theory foundation and high accuracy rate of classification. In this paper, Naive Bayesian method based on classifying and predicting and method are introduced. The author points out the difficulty and the algorithm. Finally, through an instance, the paper shows the procedure of classifying and in detail.
作者 谢斌
出处 《甘肃联合大学学报(自然科学版)》 2007年第4期79-82,91,共5页 Journal of Gansu Lianhe University :Natural Sciences
关键词 数据挖掘 分类方法 预测数据 朴素贝叶斯 data mining classification prediction data Naive Bayesian
  • 相关文献

参考文献2

  • 1[4]CHOR S,GOLDREICH O,LEMPEL A.A randomized protocol for signing contracts[J].Communications of the ACM,1985,28:637-647.
  • 2[5]LINDELL Y,PINKAS B.Privacy preserving data mining[A].Washington D C.Advances in Crytology CRYPTO'00[C].Lecture Notes in Computer Science,Springer-Verlag,2000:36-53.

同被引文献73

引证文献12

二级引证文献42

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