量子模糊朴素贝叶斯分类算法

以传统朴素贝叶斯算法为基础,研究并提出一种高效、准确的量子模糊贝叶斯分类算法。首先将“模糊集合理论+朴素贝叶斯理论”交叉融合,定义模糊先验概率、模糊条件概率,将朴素贝叶斯推广至模糊朴素贝叶斯,构建模糊贝叶斯模型;其次,将“模糊贝叶斯模型+量子计算”交叉融合,将模糊数据集量子化(编码到量子态上)并设计量子线路,提出一种量子模糊朴素贝叶斯分类算法;最后,将该算法应用到鸢尾花数据集。仿真实验表明,与传统朴素贝叶斯分类算法相比,该算法具有较高的分类效率和准确率。

基于距离相关系数的局部实例加权朴素贝叶斯文本分类算法

朴素贝叶斯算法具有简单高效的特点,被广泛应用于文本分类。方法要求属性之间满足条件独立性假设,然而该假设在现实中很难满足。同时,随着大数据时代到来,文本数据呈现非线性结构的特点,经典朴素贝叶斯算法拟合效果不高。为解决以上问题,本文提出了一种基于距离相关系数的局部实例加权朴素贝叶斯分类算法。首先,计算属性和类别的距离相关系数,并将其作为属性权重嵌入到文档距离测度中,构建一种新的距离度量方法;其次,测算训练样本和测试样本的距离,进行实例选择和实例加权,构建局部实例加权贝叶斯文本分类器;最后,利用WEKA平台上的15个文本数据集对算法性能进行实验比较。结果表明新提出的算法在分类精度上均优于三种经典的朴素贝叶斯文本分类器。

基于因子分析朴素贝叶斯方法的新闻文本分类

新闻文本分类是对网络新闻进行管理的有效途径。朴素贝叶斯方法为新闻文本分类的常用方法,在文本特征维度较高时,该方法的条件独立性假设难以成立,会导致分类效果欠佳。本文提出了因子分析朴素贝叶斯分类模型,并对复旦大学文本语料库中的新闻文本进行分类,同时将结果与朴素贝叶斯、多项Logistic回归模型和决策树方法进行比较。实验结果显示,因子分析朴素贝叶斯模型的分类准确率达84%,效果最优。

基于主成分分析的朴素贝叶斯噬菌体病毒蛋白分类

噬菌体病毒蛋白质分类是生物信息学热点问题之一。对朴素贝斯分类中的特征独立性假设以及病毒蛋白质特征提取问题,提出一种结合伪氨基酸组成(PAAC)和k间隔氨基酸组成(CKSAAP)的混合特征提取法,且将主成分分析朴素贝叶斯分类模型(PNBC)应用于噬菌体病毒蛋白分类问题。实证分析表明,相比于朴素贝叶斯和支持向量机模型,主成分分析朴素贝叶斯模型分类准确率达80%,效果最优。

基于Gauss分布和Gram-Schmidt正交化的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法是一种简单实用的分类方法,人们对它的属性间条件独立性假设做了许多研究,致力于消除冗余属性、减少属性间的关联性,以获得一些新属性来使用朴素贝叶斯算法,但新属性间的独立性却不易度量,因而改进之处的理论支撑有所不足,改进后的朴素贝叶斯算法的效果更多的是由数据实验进行佐证。本文定义了Gauss分布型数据,提出了经Gram-Schmidt正交化方法改进的朴素贝叶斯算法,使其可以方便地使用于Gauss分布型数据的分类。该改进方法不同以往显式的构造新属性集或属性变换矩阵,而是直接正交化属性的样本数据,并证明了正交后的属性数据所对应的抽象新属性的独立性。这说明对于Gauss分布型数据的分类,原朴素贝叶斯算法中的条件独立性的假设不会给算法的使用造成障碍,经Gram-Schmidt正交化后即可满足这个约束条件。

基于Python的朴素贝叶斯分类中文网络舆情分析

在互联网时代,网络已成为反映社会舆情的主要载体,对网络舆情所表达的信念、态度、意见和情绪等,相关部门应及时反馈并引导,防患于未然。利用数据挖掘技术对舆情进行梳理,继而研判与引导,成为舆情分析的重要手段。在朴素贝叶斯分类模型基础上,使用Pands开源库与Jieba分词系统,可对中文网络舆情进行分析。以服饰网店评论为例,基于朴素贝叶斯对案例评价内容分类并加以训练,可得到评价分类与预测结果。实验表明该系统稳定可靠,准确度高。

基于客户消费习惯的贝叶斯网络的分类算法

面对大量用户的通信消费数据,如何对其进行挖掘从而获得有价值的信息,对客户进行分类,并制定不同的服务策略,是当前通信企业面临的一个普遍问题。本文介绍了几种常用的文本分类算法,通过分析用户的消费行为数据,选取了朴素贝叶斯分类预测算法、贝叶斯网络分类预测算法和决策树分类预测算法对用户进行分类,实验结果表明贝叶斯网络分类预测算法对于用户通信消费数据具有较好的分类效果。

基于改进朴素贝叶斯算法的文本分类研究

朴素贝叶斯算法在给定输出类别的情况下,需假设属性之间相互独立,然而现实中这个假设一般不成立,导致在属性个数较多或者属性之间相关性较大时,分类效果不是很理想。为了解决这个问题,本文采用优化的模糊C均值聚类及权重计算方法改进朴素贝叶斯算法。首先,基于JS散度构造类别个数的自适应函数优化模糊聚类算法,利用优化后的算法将文本分类整理。然后,采用词频因子优化的TF-IDF算法计算分类后各样本的特征权重,结合样本权重与贝叶斯公式,进行分类计算。最后,为了体现改进的朴素贝叶斯算法的有效性和优越性,将其与原始朴素贝叶斯算法以及其他改进算法进行对比实验。实验结果表明,改进后的算法有效地降低了朴素贝叶斯模型对特征项独立性的要求,提高了分类决策的准确率,且在分类性能和效率上具有一定的优越性。

一种应用于智能分诊的改进朴素贝叶斯方法

针对朴素贝叶斯分类方法(naive bayesian model,NBM)在应用于门诊智能分诊时,无法有效区分不同类型的症状涉及的疾病学科范围不同问题,提出了一种朴素贝叶斯分类方法的改进算法,引入IDF因子,为不同的症状类型提供相应的权重。首先,基于权威医疗文献,收集整理诊断学相关的语料作为训练数据集,然后,基于朴素贝叶斯分类方法计算先验概率、类条件概率,训练生成不同症状的IDF因子,最后,在进行分类判断时对不同的症状组合引入IDF因子,平滑不同类型症状的重要程度。在智能分诊准确性对比实验中,改进后的算法召回率提升约11%,明显高于朴素贝叶斯分类方法。

基于终身朴素贝叶斯方法的情感分类

面对快速增长和变化的网络信息,现有情感分类模型受灾难遗忘的影响,在训练完成后难以累积和迁移知识。受到人类持续学习过程的启发,尝试用终身学习解决这一问题。该文讨论终身学习概念并为终身学习范式构建多任务情感分类数据集;将终身朴素贝叶斯方法用于中文情感分类任务:把不同种类的商品评论视为不同的情感分类任务,LNB算法依次学习并为每一个任务构建分类器。利用领域注意力机制改进LNB,提出该文方法LNB-DA。实验表明该文方法具备知识累积与迁移的能力,负类F 1值优于对比方法0.15%~23.41%。

基于朴素贝叶斯分类的电信诈骗信息的识别

为了清理互联网与移动通信网络所带来的不良诈骗信息,使用文本分类技术来识别电信诈骗信息。采用中文分词技术(jieba)对数据样本的中文信息进行分词,用TF-IDF算法提取电信诈骗信息的特征,向量空间模型(VSM)构建文本内容的特征,选取朴素贝叶斯分类算法的伯努利模型和多项式模型,分别训练数据并对比测试得出各自对电信诈骗信息的识别效果评估。

基于朴素贝叶斯分类器的古诗词作者争议检测

本文收集了《蝶恋花(庭院深深深几许)》等六首作者存在争议的作品所涉及作者的其他作品作为训练语料,经过分词和特征提取后,使用朴素贝叶斯分类器学习作者特征,随后对争议作品进行作者判断。判断结果详细显示了各首争议作品的作者可能性,除《生查子·元夕》外,其余判断结果与文献考证的契合度较高。本文还收集了三组唐朝并称诗人——“元白”“皮陆”“小李杜”的作品,使用朴素贝叶斯分类器进行作者判断,取得了较好的效果,进一步验证了该方法在作者检测上的有效性。

基于朴素贝叶斯算法的环境污染监测数据分类方法

由于环境污染监测数据的分类属性较模糊,导致监测数据的实时分类准确率较低,因此,本文提出基于朴素贝叶斯算法的环境污染监测数据分类方法。利用空间一致法提取环境污染监测数据特征和朴素贝叶斯算法构建朴素贝叶斯分类模型,结合朴素贝叶斯分类模型进行联合概率密度转换,计算环境污染监测数据的后验概率,根据计算结果,得出标准污染数据分类误差消除参数,并对该参数进行最终的污染监测数据分类。实验结果表明,设计的环境污染监测数据朴素贝叶斯分类方法的分类效果较好,实时分类准确率较高,具有应用价值。

基于朴素贝叶斯算法的微博垃圾信息自动识别系统

贝叶斯算法是一种利用数学概率来计算可能性的算法,被广泛用于各种分类器,其将所有事件都假设为相互独立的事件,从而降低算法难度。文中设计并实现了一种基于朴素贝叶斯算法的微博垃圾信息自动识别系统。该系统基于MyEclipse8.6工具,采用Java语言进行开发,首先使用爬虫程序对微博评论区内容进行抓取,并以txt格式保存评论区内容以备后续训练使用,随后采用MMAnalyzer算法进行中文文本分词,提取文本特征,最后使用朴素贝叶斯分类器进行分类。实验结果表明,基于朴素贝叶斯算法的分类器设计简单、使用方便且正确率较高,是一种具有良好前景的初级分类器。

基于朴素贝叶斯的新闻分类算法的研究与分析

随着互联网新兴技术的蓬勃发展,报社稿件冗杂,人工分类成本高、易出错,无法高效地将稿件进行准确分类。鉴于此,采用了机器学习中较为经典的朴素贝叶斯分类算法,设计出了基于该算法的新闻文本分类系统。此系统主要包括新闻文本预处理、特征概率计算、朴素贝叶斯分类算法的分析与实现以及测试样本数据准确性这几个过程。通过实验证明,用部分朴素贝叶斯算法计算得出的概率值大的特征词与财经类之间的关联性越强,其分类的结果就更加准确,说明所采用的特征提取和概率计算的方法是有效的。本系统采用腾讯新闻为样本的新闻数据来完成系统新闻处理和测试,可用于报社新闻分类,提高分类的准确性,具有更好的分类效果。

基于DistilBert-LSTM与多项朴素贝叶斯的漏洞检测方法

软件漏洞检测是维系软件安全性的关键,漏洞的高效检验是当前的研究热点。文中提出了一种基于DistilBert-LSTM与多项朴素贝叶斯的漏洞检测模型。为实现漏洞函数的源代码文本深度表征,文中通过DistilBert-LSTM挖掘漏洞的局部关键特征和全局时间特征,并得出漏洞的存在性概率;针对漏洞检测过程中的难样本,通过多项朴素贝叶斯进行优化检测,该模型使用TF-IDF矢量化器进行数据预处理,并通过执行卡方检验进行特征选择,将所得输出至多项朴素贝叶斯分类器中进行检测,以获得最终的漏洞检测结果。实验结果表明,文中提出的方法在公共漏洞和暴露数据库的数据上有效提高了漏洞检测的准确率和精确率,同时降低了漏洞检测的误报率和漏报率,相较于其他机器学习模型,具有更优的性能指标。

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.

基于朴素贝叶斯分类器的棉花盲椿象危害等级识别

针对自然条件下棉花盲椿象危害区域提取和危害等级识别难的问题,提出了棉花盲椿象危害等级自动识别方法。该方法以自然条件下采集的不同盲椿象危害等级棉叶图像为对象,利用最大类间方差阈值分割和多颜色分量组合方法进行作物与土壤分离和病斑分割,并利用分水岭分割方法对粘连棉叶进行分离并提取盲椿象危害棉叶区域,提取图像的颜色、纹理和形状特征,结合朴素贝叶斯分类器,依据划分的棉花盲椿象危害等级标准,对盲椿象危害等级进行识别。不同盲椿象危害等级识别试验结果表明:该模型平均识别正确率达90.0%,通过比较试验表明,该模型在识别精度比BP神经网络高2.5%,运行速度比支持向量机高11.7%,可较好的对棉花盲椿象危害等级进行识别,可为棉花盲椿象的防治提供技术支持。

基于属性加权的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类是一种简单而高效的方法,但是它的属性独立性假设,影响了它的分类性能。通过放松朴素贝叶斯假设可以增强其分类效果,但通常会导致计算代价大幅提高。提出了属性加权朴素贝叶斯算法,该算法通过属性加权来提高朴素贝叶斯分类器性能,加权参数直接从训练数据中学习得到。权值可以看作是计算某个类的后验概率时,某属性取值对该类别的影响程度。实验结果表明,该算法可行而且有效。

基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但其条件独立性假设并不符合客观实际,这在某种程度上影响了它的分类性能。加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展。基于Rough Set的属性重要性理论,提出了基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类方法,并分别从代数观、信息观及综合代数观和信息观的角度给出了属性权值的求解方法。通过在UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性。