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基于云计算的贝叶斯算法在疾病预测中的研究与应用: 疾病诊断是医学领域的重要课题。各种医疗机构积累了越来越多的就诊样本数据，人工对样本进行疾病分类预测的结果限于经验、决策能力等主观因素的影响难以避免地出现误差，其分类精度和效率有很大提升空间。中医疾病预测理论强调健康与内外...; 付欢欢; 关键词：疾病预测云计算贝叶斯算法余弦相似度关联规则频繁项集

基于余弦相似度和实例加权改进的贝叶斯算法被引量：9: 2016年; 面对大量样本特征时很多分类器无法取得较好的分类效果,样本数有限导致贝叶斯算法无法获得精确的联合概率分布估计,在样本局部构建高质量分类器需要有效的样本相似性度量指标.针对以上问题,提出了一种基于余弦相似度进行实例加权改进的朴素贝叶斯分类算法.算法考虑特征对分类的决策权重不同,使用余弦相似度度量样本的相似性,选出最优训练样本子集,用相似度值作为训练样本的权值来训练修正后的贝叶斯模型进行分类.基于UCI数据集的对比实验结果表明,提出的改进算法易于实现且具有更高的平均分类准确率.; 王行甫付欢欢王琳; 关键词：朴素贝叶斯余弦相似度文本分类

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付欢欢