基于河马算法的贝叶斯分类技术研究

摘要

朴素贝叶斯分类器(NBC)凭借其坚实的概率理论基础，在处理包含不确定特征和噪声干扰的数据集时展现出了显著的分类优势.随着社会数据的复杂性日益攀升，以占比量来衡量先验概率的方法在一定程度上限制了朴素贝叶斯分类器的性能表现.先验概率的构造是贝叶斯分类研究中的重要问题，是决定朴素贝叶斯分类准确率的重要因素.如何有效估计和构造最优先验概率逐渐成为学者们关注的研究议题.为此，本文引入t分布变异和自适应权重对河马优化算法(HOA)的个体更新公式进行改进，并基于此提出了一种结合优化算法、训练样本和测试样本构造贝叶斯最优先验的优化方法，得到了较好的分类性能.具体流程为：采集系统数据并划分为训练集、验证集和测试集，以训练集得到的模型参数作为验证集的贝叶斯分类器初始输入，再以分类准确率为目标函数，采用改进河马优化算法搜寻验证集的贝叶斯最优先验，最后将寻优结果作为测试集的先验，得到分类准确率.通过切换电路系统仿真来测试所提出的方法，并与其他主流分类算法对比，结果显示所提方法表现出较高的分类准确性.

关键词

朴素贝叶斯分类 / 河马优化算法 / 最优先验概率 / 数据分类 / 改进策略