杨敏
- 作品数：3 被引量：5H指数：1
- 供职机构：西安工程大学理学院更多>>
- 发文基金：陕西省教育厅自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于属性约简的PLS加权朴素贝叶斯分类被引量：3
- 2013年
- 朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,它的属性独立性假设,影响了它的分类性能.针对这种问题,在分析属性相关性的基础上,通过属性约简选择一组近似独立的属性约简子集,提出一种基于属性约简的偏最小二乘回归加权朴素贝叶斯分类算法.对不同的条件属性给予不同的权值,从而在保持简单性的基础上有效地提高了朴素贝叶斯分类算法的分类性能.实验结果表明,该方法可行且有效.
- 杨敏贺兴时刘平丽王芳妮
- 关键词：属性约简偏最小二乘回归
- 改进的K-means算法被引量：1
- 2012年
- 针对传统K-means聚类算法对初始点敏感性问题,根据数据样本分布,采用启发式的方法选取初始聚类中心点,设计了一种均衡化评价函数,由此函数为准则自动生成聚类数目.通过实验验证了该算法的收敛性.
- 王芳妮贺兴时谌路杨敏
- 关键词：K-MEANS算法数据分布
- 基于改进的加权贝叶斯分类算法在空间数据中的应用被引量：1
- 2012年
- 朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但它的属性独立性假设,影响了它的分类性能。针对这个问题,提出一种基于属性约简的PLS加权朴素贝叶斯分类算法。该算法首先分析属性之间的相关性,通过属性约简选择一组近似独立的属性约简子集,提出改进的偏最小二乘回归加权朴素贝叶斯分类算法,实验结果表明,改进算法具有较高的分类准确度。并将改进的算法应用于边坡识别问题中。
- 杨敏贺兴时
- 关键词：属性约简偏最小二乘回归
