本文详细介绍了一种改进的分类算法——基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类算法。文章从朴素贝叶斯分类算法的局限性入手，指出了其核心假设——条件独立性很难被满足。在现实世界的许多数据集上，属性之间往往存在一定的相关性，这就限制了朴素贝叶斯算法的性能。
为了解决这一问题，张明卫提出了一种新的方法——基于相关系数的加权朴素贝叶斯算法。该算法的核心思想是在保持朴素贝叶斯算法简洁性的同时，通过计算每个条件属性与决策属性之间的相关系数来动态地为每个属性赋予不同的权重。通过这种方式，可以有效地利用属性之间的相关性，从而提高分类算法的性能。
文章接着描述了基于相关系数求解属性权重的具体方法，然后阐述了相应的加权朴素贝叶斯分类算法的运作原理。通过对算法的分析与证明，作者为读者展示了该算法在理论上的合理性和在实践中的应用前景。
为了验证算法的有效性，作者在中医小儿肺炎病例数据集和UCI标准数据集上进行了仿真实验。实验结果表明，相比于传统的朴素贝叶斯算法，基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类算法在分类性能上有了显著提升。
关键词部分详细列出了本篇论文所涉及的主要概念和研究范围，包括数据挖掘、分类算法、朴素贝叶斯、加权朴素贝叶斯和相关系数。这些关键词为了解本文的研究背景和范围提供了清晰的指引。
文章还提到了数据分类在数据挖掘中的重要性。分类是数据挖掘的主要内容之一，其主要目的是通过分析训练数据样本来产生关于类别的精确描述。分类的最终目的是构造一个分类模型或分类器，它能够将数据库中的数据项映射到给定的类别中。分类技术解决问题的关键在于构造一个有效的分类器。
朴素贝叶斯分类器作为一种简单、高效的分类方法，它的优点在于能够快速地从数据中学习模型，且不需要复杂的计算。它通过计算每个属性在给定类别条件下的概率，然后基于这些概率来进行分类。然而，朴素贝叶斯分类器有一个明显的缺点，即它假设所有的属性都是相互独立的，这在现实世界的数据集中很难得到满足。
为了提高朴素贝叶斯分类器的性能，研究者们提出了多种改进方法，基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类算法便是其中之一。该算法的核心是对条件属性和决策属性之间的相关性进行量化，通过对不同属性赋予不同的权重来调整其在分类决策中的影响，从而在不显著增加算法复杂度的前提下提升分类准确性。
加权朴素贝叶斯算法的提出为数据挖掘领域提供了一种新的思路，不仅在理论研究上有一定的深度，也为实际应用提供了有价值的参考。在面对具有复杂属性相关性的真实世界数据集时，此类算法能够更加有效地进行分类，具有重要的实际意义。随着数据挖掘技术的不断发展，加权朴素贝叶斯分类算法有望在各个领域得到更广泛的应用。
