用平滑方法改进多关系朴素贝叶斯分类
来源：计算机工程与应用杂志2017年第5期北京时间：
作者：徐光美1，刘宏哲2，张敬尊1，王金华1
单位：1.北京联合大学 信息学院，北京100101；2.北京联合大学 信息服务工程重点实验室，北京 100101
摘要：为消除朴素贝叶斯分类时的零概率以及过度拟合问题，分析了各种概率平滑方法，给出了基于M估计的多关系朴素贝叶斯分类方法（MRNBC-M）和基于Laplace估计的多关系朴素贝叶斯分类方法（MRNBC-L），分析探讨了M平滑和Laplace平滑方法对多关系分类的影响情况，为进一步优化分类，方法基于扩展互信息标准对数据进行属性过滤。多关系标准数据集上的实验显示，MRNBC-M可以有效改进分类性能。
关键词：多关系数据挖掘,朴素贝叶斯,参数平滑,互信息
