【摘 要】
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本文针对数据挖掘算法中的分类问题,针对连续性数据,提出了基于密度函数的高斯朴素贝叶斯集成算法。首先假设各特征值符合正态分布,计算出各特征值的均值和方差,也就是正态分
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本文针对数据挖掘算法中的分类问题,针对连续性数据,提出了基于密度函数的高斯朴素贝叶斯集成算法。首先假设各特征值符合正态分布,计算出各特征值的均值和方差,也就是正态分布的密度函数。然后通过定义的密度函数,计算出其概率密度函数,利用高斯朴素贝叶斯分类器得到预测结果。在对某公司实际分类问题中应用该算法,结果表明该算法的预测能力有很大程度的提升。
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