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隐朴素贝叶斯分类器的局部学习方法研究.doc

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中国地质大学（武汉）PAGE2

隐朴素贝叶斯分类器的局部学习方法研究

摘要

在如今的数据挖掘和机器学习技术中，分类是一个重要的问题。在众多构造分类器的方法中，贝叶斯方法因为其自身优势得到广大学者的关注。而鉴于学习完整的贝叶斯网络结构是一个NP难问题，因此朴素贝叶斯方法被提出。朴素贝叶斯的假设在现实中难以得到满足，但实验证明，在不满足条件的前提下，朴素贝叶斯算法仍然能取得不错的分类效果。在其基础上的各种改造方法也得到了广大学者的讨论研究。包括结构拓展，属性选择，属性加权，局部学习，实例加权这五个方面的改进方法都使得朴

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