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1、分類(lèi)是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中重要的研究分支,國(guó)內(nèi)外已經(jīng)取得了許多令人矚目的成就。樸素貝葉斯分類(lèi)器由于計(jì)算高效、精確度高,并具有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)而得到廣泛的應(yīng)用。然而,樸素貝葉斯分類(lèi)器的條件獨(dú)立性假設(shè)限制了對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)的應(yīng)用。遺傳算法是模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進(jìn)化過(guò)程而形成的一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法,具有簡(jiǎn)單、通用、穩(wěn)健等特性,使其在復(fù)雜實(shí)際問(wèn)題的求解中顯示出巨大的優(yōu)越性,而且能在概率意義下收斂到問(wèn)題的全局最優(yōu)解。 本文基于遺傳算法
2、,對(duì)樸素貝葉斯分類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行研究,主要工作如下:(1)概述數(shù)據(jù)挖掘的研究背景,數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù),描述了數(shù)據(jù)挖掘中分類(lèi)問(wèn)題的定義、方法以及分類(lèi)模型評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)等。 (2)描述了樸素貝葉斯分類(lèi)模型,樸素貝葉斯分類(lèi)模型的一般原理,以及存在的問(wèn)題。 (3)闡述了遺傳算法的基本思想,并描述了遺傳算法的一種改進(jìn)算法即自適應(yīng)遺傳算法。 (4)將遺傳算法引入到樸素貝葉斯分類(lèi)研究中,提出一種基于遺傳算法的樸素貝葉斯分類(lèi)算法(G_NB
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