【摘 要】
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选择性分类器通过删除数据集中的无关属性和冗余属性可以有效地提高分类精度和效率.因此,一些选择性分类器应运而生,但它们大都是针对完整数据的.然而,现实中的数据通常
【机 构】
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山东财政学院信息与计算科学系,济南250014
【出 处】
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第三届中国数据挖掘学术会议(CCDM2009)
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选择性分类器通过删除数据集中的无关属性和冗余属性可以有效地提高分类精度和效率.因此,一些选择性分类器应运而生,但它们大都是针对完整数据的.然而,现实中的数据通常是不完整的并且包含许多冗余属性或无关属性,因此,对用于不完整数据的选择性分类器的研究具有重要意义.本文在已有工作基础上利用信息增益率构建了一种用于不完整数据的混合型的选择性贝叶斯分类器：GBSD.在12个标准的不完整数据集上的实验结果表明,GBSD在大幅度减少属性数目的同时,能显著提高分类准确率和效率.
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