融合粗糙集的朴素贝叶斯分类算法：原理、优化与实践.docx

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2025-09-20 发布于上海
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融合粗糙集的朴素贝叶斯分类算法：原理、优化与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在大数据时代，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了关键问题。分类算法作为数据挖掘和机器学习领域的重要工具，能够对数据进行有效分类，帮助人们更好地理解和利用数据，在诸多领域有着广泛应用。例如，在医学诊断中，可根据患者的症状、检查结果等数据，利用分类算法判断患者是否患有某种疾病，辅助医生做出准确诊断；在金融风险评估中，依据客户的信用记录、收入情况等数据，通过分类算法评估客户的信用风险等级，为金融机构的决策提供支持。

朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它以其算法简单、分类效果稳