【摘 要】
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考虑因子数据的数据特征,采用连续属性服从正态分布的朴素贝叶斯分类方法,对因子分析降维前后数据集的分类性能变化进行了研究.实验结果表明:因子分析中的KMO(Kaiser-Meyer-O
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考虑因子数据的数据特征,采用连续属性服从正态分布的朴素贝叶斯分类方法,对因子分析降维前后数据集的分类性能变化进行了研究.实验结果表明:因子分析中的KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)统计值和变量共同度与分类性能紧密相关,当KMO统计值大于0.8,并且只有很少属性的变量共同度值小于80%时,采用因子分析作为分类之前的降维是适宜的.
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