張步良

(重慶交通大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，重慶 400074)

樸素貝葉斯分類器是基于條件獨(dú)立性的，但條件獨(dú)立性是十分苛刻的。為了進(jìn)一步提高分類正確的概率，給樸素貝葉斯分類器加權(quán)是一種可行的辦法。加權(quán)樸素貝葉斯分類器有很多，如基于粗糙集的樸素貝葉斯加權(quán)［1］、基于屬性相關(guān)性的加權(quán)［2］等。由于樸素貝葉斯是基于概率的，所以用每種屬性分類成功的概率作為其加權(quán)也是可行的［3-20］。

1 樸素貝葉斯及加權(quán)樸素貝葉斯分類原理

設(shè)D是具有有限數(shù)量實(shí)例的訓(xùn)練集，A={A1，A2…An}是n個(gè)有限的屬性。一個(gè)實(shí)例d∈D用向量 a=〈a1，a2…an〉描述，其中 ai是屬性 Ai的當(dāng)前取值。類別屬性用c表示，c={c1，c2…cn}是個(gè)類別。函數(shù)dom(Ai)為取得屬性A的定義域集合。則當(dāng)

成立，即預(yù)測(cè)實(shí)例d屬于在屬性給定條件下后驗(yàn)概率最大的類別時(shí)，預(yù)測(cè)的正確率最大。但是，由于式(1)的后驗(yàn)概率難以計(jì)算，因此樸素貝葉斯分類器引進(jìn)了下列假設(shè):在給定類別c的條件下，所有的屬性 Ai相互獨(dú)立，即所謂“樸素貝葉斯假設(shè)”，所以對(duì)類別c進(jìn)行預(yù)測(cè)的樸素貝葉斯分類器［3-4］為

2 加權(quán)方法

在樸素貝葉斯分類器的基礎(chǔ)上給每個(gè)屬性加上權(quán)重就得到加權(quán)樸素貝葉斯模型:

其中wi代表屬性Ai的權(quán)值。

因?yàn)樵跇闼刎惾~斯分類中是每個(gè)屬性相乘才得出最后概率，所以對(duì)式(3)取對(duì)數(shù)就可到一種線性模型:

其中式(3)的wi就成了線性模型的加權(quán)系數(shù)。

3 權(quán)重提取

樸素貝葉斯分類屬性之間要求是相互獨(dú)立的，因此本文對(duì)每個(gè)屬性分別做一次樸素貝葉斯分類，得到1個(gè)分類正確的概率a。這個(gè)概率a可以看成該屬性的可信度，因此用這個(gè)概率為樸素貝葉斯加權(quán)是可行的。

4 權(quán)重歸一化

歸一化方法很多，本文用到的是［5］

其中:ai是每個(gè)屬性i的分類正確率;n是屬性的個(gè)數(shù);pi是權(quán)重。因?yàn)閍i為正，所以pi為正，且。由于pi值太小，本文取權(quán)重wi=n*pi。

5 算法實(shí)現(xiàn)

1)對(duì)每個(gè)屬性用樸素貝葉斯分類器給樣本分類，得到每個(gè)屬性的分類正確率ai。

2)歸一化 ai，得到加權(quán)樸素貝葉斯的權(quán)重wi。

3)把wi加權(quán)到樸素貝葉斯中，得到新的加權(quán)樸素貝葉斯分類器。

6 仿真實(shí)驗(yàn)

表1中數(shù)據(jù)來源于weka和uci數(shù)據(jù)集，都是經(jīng)過交叉檢驗(yàn)后的分類結(jié)果。從表1中可看出該加權(quán)方法提高了分類的正確率，且樸素貝葉斯分類成功率越低，提高就越多。然后本文多次對(duì)已加權(quán)的樸素貝葉斯進(jìn)行再加權(quán)，得到的結(jié)果與第1次相比提高不大，有時(shí)反而會(huì)降低分類成功率，因此多次加權(quán)沒有太多的提高。

表1 分類結(jié)果對(duì)比 %

7 結(jié)束語(yǔ)

提出用樸素貝葉斯分類成功的概率來作為加權(quán)的權(quán)重，得到了比較理想的結(jié)果。時(shí)間復(fù)雜度在線性復(fù)雜度的范圍內(nèi)，因此計(jì)算量比較小，計(jì)算速度較快。本文只是把樸素貝葉斯分類成功的概率作為權(quán)重，如何進(jìn)一步利用概率來提高分類成功率，還有待進(jìn)一步研究。

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