朴素贝叶斯分类是一种简单而高效的分类模型，然而条件独立性假设在现实中很少出，致使其性能有所下降。通过引入关联规则，从两方面来改善朴素贝叶斯分类的性能。一方面，通过对关联规则的挖掘，发现条件属性之间的关联关系，并且利用这种关联关系弱化朴素贝叶斯的独立性假设；另一方面，通过关联规则的置信度，给朴素贝叶斯加权。 -Naive Bayesian classifier is a simple and efficient classification model, the conditional indep