基于频繁2-项集的贝叶斯分类器改进方法

"基于频繁2-项集的贝叶斯分类器 (2013年)探讨了如何改进传统的Naive Bayes (NB)分类器的性能，通过使用频繁2-项集代替独立特征假设。这种方法，称为TIB，通过在训练阶段挖掘频繁2-项集库，并在测试阶段根据文档特征生成频繁2-项集序列，从而优化概率估算，提高了分类准确性。" 在传统的Naive Bayes分类模型中，每个文档被分类到具有最大条件概率P(cid)的类别。这个模型依赖于一个条件概率公式，即文档属于类ci的概率，通过贝叶斯定理计算。然而，NB分类器的一个显著缺点是它假设特征之间是条件独立的，这在实际数据中往往并不成立。为了解决这个问题，基于频繁2-项集的贝叶斯分类器（TIB）提出了新的策略。 TIB方法首先在训练集上使用类似于Apriori的关联规则挖掘算法，找出频繁2-项集，这些项集包含项集、类标号、类词频率和置信度。在测试新文档时，这些频繁2-项集会与文档特征匹配，生成一个子集。根据项集的类词频率和置信度的乘积作为综合得分，选取得分最高的频繁2-项集参与概率估算。文档最终被分配到综合得分最高的类别。 与使用所有特征不同，TIB仅使用频繁2-项集，降低了计算复杂性。在分类过程中，TIB不再直接使用单个特征的概率，而是使用频繁2-项集的综合评分来估计概率，这有助于缓解独立性假设带来的影响。通过这种方式，TIB在多个数据集上的实验结果显示，其分类精度优于传统的NB分类器，证明了其在文本分类任务中的有效性。 在模型参数估计中，类别的概率p(ci)通过训练文档集中对应类别的文档数进行最大似然估计。条件概率p(wk|ci)使用平滑的m估计法来避免零概率问题，其中nki表示词wk在类ci中出现的次数，ni是类ci的文档总数，m是平滑因子。 基于频繁2-项集的贝叶斯分类器通过放松独立性假设，利用频繁2-项集进行概率估算，提高了分类性能。这种方法在文本分类领域提供了一种有效且实用的替代方案，特别是在处理特征相关性较高的数据集时，展现出优于传统NB分类器的潜力。