一种改进隐朴素贝叶斯算法的研究

朴素贝叶斯分类器(NB)由于结构简单,计算高效而被广泛应用,但它不能充分利用属性间的依赖关系,有一定的局限性.因此,隐朴素贝叶斯分类器(HNB)通过为每个属性引入一个隐藏父节点,将各个属性之间的依赖关系都综合其中,使属性间的依赖关系得到了利用.但隐朴素贝叶斯分类器忽略了属性对与该属性的依赖关系,故在此基础上提出一种改进算法--双隐朴素贝叶斯算法(DHNB),使属性对与该属性的依赖关系得到了充分的利用,并提出一种新型的阈值定义法,使得选取的阈值让分类精度与时间复杂度的比值为最大,缓解了算法时间复杂度和分类精度之间的矛盾.然后将改进的算法在UCI数据集上进行仿真试验,结果表明其分类性能优于HNB和NB,该方法具有较好的适用性.