基于粗糙集加权的朴素贝叶斯分类模型的多领域应用与性能优化研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息并进行有效分类，成为众多领域亟待解决的关键问题。数据分类在机器学习、数据挖掘、信息检索等领域有着广泛的应用，例如在医疗领域，通过对患者的症状、检查结果等数据进行分类，辅助医生进行疾病诊断；在金融领域，对客户的信用数据进行分类，评估客户的信用风险，为贷款审批等业务提供决策依据。

朴素贝叶斯分类模型作为一种经典的分类算法，基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，具有算法简单、计算效率高、对小规模数据表现良好等优点，在文本分类、垃圾邮件过滤、