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[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
于万国 陈日升
文章提出了一种新的贝叶斯分类算法——加权灵活贝叶斯分类器用以处理连续值属性的分类问题。通过度量条件属性与决策属性的相关度,类条件概率中对应的边缘概率密度被赋予了相应的权重,其中,条件属性与决策属性之间的相关性通过基于互信息的相关度量标准来计算。在10个UCI数据集合上面,我们比较了WFNB与加权朴素贝叶斯和灵活贝叶斯分类器的分类精度,试验结果表明,我们提出的WFNB有效地改进了传统贝叶斯分类器的分类精度。
关键词：
贝叶斯分类器 连续值属性 相关性 互信息
[期刊] 统计与决策
[作者]
华锐 梁娜
对样本分类的方法很多,比如广义朴素贝叶斯分类器[1],层次-聚类模型[2],神经网络[3]等,但对小样本的分类却存在很多困难,如:小样本的代表性不够,不能覆盖所有属性,分类器分类效果不佳等问题,文章提出的结合拉普拉斯校准的特征加权朴素贝叶斯分类器操作简单,能高效地解决了以上问题。
关键词：
特征加权 拉普拉斯校准 小样本
[期刊] 统计与决策
[作者]
李楚进 付泽正
分类是十分基础且很关键的数据分析技术,而基于贝叶斯理论的朴素贝叶斯分类技术是当前数据分析领域的一个研究热点。文章针对条件独立性假设提出了基于主成分分析的改进方法,以期能够充分体现朴素贝叶斯分类器在分类中的优势,实现改进分类效果的目的。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
代磊 马卫东 王凌楠 马建国
贝叶斯分类器可以归结为求词条的先验概率,目前分类器中普遍使用词条的文档出现次数和词频来计算先验概率。本文提出了一种基于权重的朴素贝叶斯分类器,不仅改进了文本中词条的先验概率计算方式,并增加了词条的权重对计算的影响。该分类器使用TFIDF模型及其改进算法实现了分类器的设计。实验结果表明,该分类器的效果比传统算法有较大的改进。
关键词：
文本分类 朴素贝叶斯分类器 算法
[期刊] 经济问题
[作者]
康庄 余元全
纳税评估是集纳税服务和纳税管理于一体的税收管理方式。评估模型是纳税评估工作的关键所在。在总结纳税评估基本原理的基础上,针对企业的综合纳税评估问题提出了评估分析指标体系,构建了基于贝叶斯分类模型的纳税评估方法,并结合现实数据做了实证分析。实证结果显示,贝叶斯分类纳税评估模型具有很高的现实应用价值。
关键词：
纳税评估 贝叶斯分类模型 指标体系
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
官国宇 杨皓翔 王运豪 郝立柱
传统统计分类方法应用于政务热线行业文本分类问题时存在一定系统性偏差。为了修正系统性偏差,进而减少由误分类导致的额外人力和时间成本,本文将朴素贝叶斯模型作为基准分类器,在最大后验概率判别准则中引入修正系数,并基于验证集上的误分类结果对修正系数进行学习,将其应用于政务热线的行业文本分类中。实证结果表明,修正后分类器的分类精确度比基准分类器提升了至少1个百分点,使误分类样本量减少了4个百分点。由于政务热线的文本工单数量庞大,故该方法对提升行政服务效率,降低人力资源成本具有积极意义。
关键词：
朴素贝叶斯 政务热线 文本分类 修正系数
[期刊] 管理科学
[作者]
肖进 贺昌政
将自组织数据挖掘理论引入贝叶斯分类中,提出一种新颖的贝叶斯分类器结构学习算法。算法将基于依赖分析和评分搜索两种贝叶斯网络结构学习思想相接合,根据互信息测度值选择初始模型,用贝叶斯评分作为筛选中间模型的外准则,能够在不同数据集上完成自适应建模过程,包括选择进入模型的变量、确定具有最优复杂度的模型结构等。在10个UCI数据集上进行分类测试,结果表明,贝叶斯分类器结构学习算法分类器的分类精度要高于常用的朴素贝叶斯、树扩展朴素贝叶斯以及基于K 2算法的分类器。进一步地,在信用卡客户分类数据集german上的学习曲线和抗干扰试验还表明,与朴素贝叶斯、树扩展朴素贝叶斯以及K 2等分类器相比,贝叶斯分类器结...
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨立洪 李琼阳 李兴耀
在经典的朴素贝叶斯分类算法中,往往假设各属性之间相互独立,且对目标变量的影响程度一致,但实际问题几乎不可能满足此假设。实际应用中的二分类问题最多,在二分类问题中考虑到属性相关、样本分布不平衡、各属性影响程度的不一致性对模型性能的影响,文章提出一种基于信息值的相关属性约减—加权二分类朴素贝叶斯模型,同时在判定样本类别归属时,采用自适应学习选择合适的阈值,以此削弱不平衡样本集的影响。实证结果表明,通过引入信息值,进行相关属性的约减—加权,模型结果在准确率上较之传统朴素贝叶斯算法有极大提升。
[期刊] 统计与决策
[作者]
喻晓锋 丁树良 秦春影
朴素贝叶斯网分类器是贝叶斯分类器的一种,文章将其应用到现代教育测量的认知诊断分类中,对0,1计分下的认知诊断进行了实验,并与认知诊断中典型的分类方法进行了比较。实验结果表明,利用贝叶斯网分类器分类效果明显占优。
关键词：
朴素贝叶斯网分类器 认知诊断 分类
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵海霞 李赟 石洪波
针对具有复杂结构的高维数据分类问题,文章提出一种基于特征选择和约简的加权朴素贝叶斯算法(WNBC-FSR)。该算法基于距离相关和最大信息系数的方法,从相关性和冗余性两个角度对高维数据进行特征筛选;采用属性和类别变量间的最大信息系数对属性进行加权,构建并训练加权朴素贝叶斯算法。实验结果表明:在几种算法的比较中,无论是从AUC还是F1值来看,WNBC-FSR算法的分类效果均是最优的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
巩红禹
文章考虑在连续性住户调查中通过初始时刻t0的基于住户水平和基于个人水平的权重获得时刻t1的权重方法--权共享方法,包括入样概率倒数加权法;住户加权法;住户成员加权法。基于权共享方法的权重系数需要住户权重或者住户成员权重的均值为一。入样概率倒数加权方案要求提供时刻t1所有初始住户的入样概率和联合入样概率,住户权共享法和住户成员权共享法方法只需提供初始样本的入样概率,不需要联合入样概率。
[期刊] 上海金融
[作者]
于善丽
本研究在加权贝叶斯模型的基础上,以模型的违约判别能力最高为目标,构建违约判别模型。主要贡献是提出了一种新的最优权重贝叶斯违约判别模型,以模型的违约判别能力t统计量值最大为目标函数,以指标的权重之和为1为主要约束,构建目标规划模型,反推出使加权贝叶斯违约判别模型判别能力t统计量值最大的一组最优指标权重,用于违约概率的测算,确保了基于该最优加权贝叶斯违约判别模型进行违约判别时效果较好,改变了现有加权贝叶斯模型忽略了违约判别能力最强标准的弊端。本研究以1231笔小企业数据进行实证,结果表明,相较朴素贝叶斯违约判别模型和信息增益加权贝叶斯违约判别模型,本模型计算的违约概率的t统计量值和KS值均最大,也即违约状态判别能力最好。
关键词：
最优权重 加权朴素贝叶斯 客户违约判别
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
左红江
朴素贝叶斯分类(NBC)算法在计算连续属性值的类条件概率时,经常采用多个正态分布概率密度函数的叠加去拟合连续值属性变量的真实概率密度函数,从而相应的类条件概率计算也是以多个正态分布概率密度函数值的加和来完成的。文章以上述思想为基础,提出了一种定邻域概率朴素贝叶斯分类算法FNNBC,将定积分的概念扩展到每一个正态分布概率密度函数中,即使用积分值的加和,也就是定邻域概率的加和表示类条件概率。在实验部分,我们分别在人工数据集和UCI标准数据集上对FNNBC算法进行了验证,最终的实验结果表明,在人工数据集及大多数UCI标准数据集上,在时间复杂度没有显著增加的前提下,FNNBC算法比现有的处理连续值属性...
[期刊] 统计与决策
[作者]
李思奇 吕王勇 邓柙 陈雯
朴素贝叶斯是一种处理分类问题的常用方法，但它的属性条件独立性假设在实际应用中难以成立，导致其分类性能降低。针对这一问题，文章提出了基于改进PCA的朴素贝叶斯分类算法，该算法通过Pear-son和Kendall数系数计算出属性间的相关性大小，基于主成分分析筛选出新的属性集，使其尽量满足条件独立性假设，并对新据集进行朴素贝叶斯分类。实验结果表明，该方法有效地提高了分类准确率。
关键词：
朴素贝叶斯 相关系数 主成分分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
李思奇 吕王勇 邓柙 陈雯
朴素贝叶斯是一种处理分类问题的常用方法,但它的属性条件独立性假设在实际应用中难以成立,导致其分类性能降低。针对这一问题,文章提出了基于改进PCA的朴素贝叶斯分类算法,该算法通过Pearson和Kendall系数计算出属性间的相关性大小,基于主成分分析筛选出新的属性集,使其尽量满足条件独立性假设,并对新数据集进行朴素贝叶斯分类。实验结果表明,该方法有效地提高了分类准确率。
关键词：
朴素贝叶斯 相关系数 主成分分析
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