高斯核函数增强的朴素贝叶斯分类器依赖扩展研究

"基于高斯核函数的朴素贝叶斯分类器依赖扩展" 本文主要探讨了如何改进朴素贝叶斯分类器以更好地利用属性间的依赖信息，从而提高分类准确性。朴素贝叶斯分类器通常假设各特征之间相互独立，这限制了它在处理存在相关性数据时的表现。为解决这一问题，作者提出了一种依赖扩展方法，该方法结合了高斯核函数和贝叶斯网络的概念。 首先，文章介绍了高斯核函数的应用。高斯核函数，也称为高斯核或高斯核密度估计，是一种常用的核函数，能够处理连续属性并捕获数据的非线性关系。通过引入平滑参数，高斯核函数可以用来估计属性的概率密度，有效处理离群值并提供平滑的概率估计。 接着，作者提出了一个依赖扩展策略，该策略在保持计算效率的同时，增强了分类器的准确性。策略的核心是结合分类准确性的标准和属性选择的贪婪算法。在构建贝叶斯网络的过程中，通过贪婪选择父节点，即每次选择最能提升分类性能的属性作为父节点，逐步建立属性间的依赖关系。这种方法考虑了分类器的性能，避免了过度复杂化网络结构，从而保持了分类速度。 实验部分，研究者使用了UCI（University of California, Irvine）机器学习仓库中的连续属性分类数据集进行验证。实验结果表明，通过这种依赖扩展，朴素贝叶斯分类器的分类准确性得到了显著提升，证明了该方法的有效性。 关键词涉及到的领域包括：朴素贝叶斯分类器，这是基础的监督学习模型，常用于文本分类和垃圾邮件过滤等任务；高斯核函数，它是机器学习中广泛使用的核方法，用于非线性特征映射；贝叶斯网络，是一种概率图形模型，用于表示变量之间的条件依赖关系；分类准确性，是衡量分类模型性能的关键指标，表示正确分类的比例；依赖扩展，是指在模型中增加特征间依赖性的过程，以提高预测能力。 本文提出的方法旨在克服朴素贝叶斯分类器对属性依赖性处理不足的问题，通过引入高斯核函数和贝叶斯网络的依赖扩展，提升了分类器在处理复杂数据集时的性能。这一工作对于理解如何在朴素贝叶斯框架下利用属性依赖信息提供了新的视角，并且对实际应用，如数据挖掘、模式识别等领域有重要的参考价值。