[发明专利]一种基于朴素贝叶斯模型的数据分类改进方法

摘要

本发明公开了一种基于朴素贝叶斯模型的数据分类改进方法，包括数据分类改进方法包括如下步骤：步骤1：确定基于改进加权隐朴素贝叶斯的入侵检测方法；步骤2：针对采集得到的数据进行数据处理，同时对属性权值的确定，并建立基本模型；步骤3：数据处理中进行属性选择算法并进行数据离散化；步骤4：属性权值确定后进行计量加权系数，同时对基本模型进行扩展。本发明从属性选择方面对朴素贝叶斯模型进行优化。针对朴素贝叶斯的“条件独立性假设”，可以对属性进行选择，以取得一个最优属性子集，使得这个属性子集中属性之间的总体相关性最小。这样做就可以抵消一部分“条件独立性假设”带来的影响。