改进朴素贝叶斯分类方法：实证分析与性能提升

朴素贝叶斯分类方法是一种基于概率统计的机器学习技术，在数据挖掘领域占据着重要的地位。本篇硕士学位论文深入研究了这一主题，旨在探索如何克服传统朴素贝叶斯分类器中严格的属性独立性假设，以提升分类性能。 首先，作者在第一章中回顾了数据挖掘的基础概念，强调了分类作为数据挖掘的核心任务，解释了数据挖掘的过程、功能和发展趋势。章节中详细阐述了分类问题的定义、常见方法，以及模型评估标准，为后续讨论奠定了理论基础。 第二章重点介绍了贝叶斯分类的理论和实践应用，包括朴素贝叶斯分类器（NB）、贝叶斯网络分类器以及增量贝叶斯模型等。这些模型各有特点，通过对比分析，作者拓宽了对贝叶斯分类的理解，展示了不同模型的优势和局限。 第三章转向粗糙集理论，这是处理不确定性和复杂性的一种方法。作者介绍了粗糙集合的基本概念，如知识化简和依赖性，以及粗糙集在理论研究和实际应用中的进展。这部分内容为改进朴素贝叶斯分类提供了新的视角，可能涉及到粗糙集对非独立属性的处理方式。 论文的核心部分在第四章，针对朴素贝叶斯的局限性，作者探讨了多种扩展模型，如考虑属性间的条件互信息，以及如何预设一定数量的强属性。这些改进旨在减少独立性假设的影响，提高分类器在实际场景中的准确性和鲁棒性。 本篇论文通过对朴素贝叶斯分类方法的深入研究，不仅阐述了该方法的基本原理和扩展，还提出了针对性的改进策略，以期在保持算法简单性和计算有效性的同时，提升其在实际数据分类任务中的表现。这对于理解和应用朴素贝叶斯算法，以及发展更有效的数据挖掘模型具有重要的参考价值。