利用属性值加权的方法改进的朴素贝叶斯算法。

简介：
隐朴素贝叶斯（Hidden Naive Bayes，HNB）算法是对朴素贝叶斯分类算法进行的结构性扩展和改进，相较于原始算法，其分类的准确率得到了显著提升。然而，在分类过程中，HNB算法并未充分评估测试实例中各个特征属性所能对分类结果产生的不同影响程度。为了解决这一问题，我们设计并构建了一套相应的加权函数，该函数能够计算每个特征属性在不同取值下的贡献度。随后，我们利用这些计算结果对HNB算法中用于计算条件概率的公式进行了加权处理，从而构建出一个改进后的HNB算法。为了验证该算法的有效性，我们使用加利福尼亚大学的埃文斯标准数据集（University of California Irvine, UCI）在Eclipse平台上进行了数值实验。实验结果表明，改进后的HNB算法在分类准确率方面明显优于原始HNB算法。