通过分析朴素贝叶斯分类器的分类原理,并结合多重判别分析的优点,提出了一种基于多重判别分析的朴素贝叶斯分类器DANB(D iscrim inantAnalysis Naive Bayesian c lassifier).将该分类方法与朴素贝叶斯分类器(Naive Bayesian c lassifier...通过分析朴素贝叶斯分类器的分类原理,并结合多重判别分析的优点,提出了一种基于多重判别分析的朴素贝叶斯分类器DANB(D iscrim inantAnalysis Naive Bayesian c lassifier).将该分类方法与朴素贝叶斯分类器(Naive Bayesian c lassifier,NB)和TAN分类器(Tree Augm ented Naive Bayesian c lassifier)进行实验比较,实验结果表明在大多数数据集上,DANB分类器具有较高的分类正确率.*展开更多
