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通过分析现有的贝叶斯分类算法属性过程中存在的问题,对属性选择实质进行研究和抽象,提出了基于离散粒子群的贝叶斯分类算法,使用离散粒子群优化搜索完成其属性选择过程。算法使用一个搜索过程完成属性子集的选择,有效地避免了属性选择过程中的主观因素,实验结果表明该算法能够搜索出更有"价值"的属性子集,有更高的分类精确度。