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朴素贝叶斯分类算法以其简单、高效等优点一直是分类算法的研究热点之一。但是它的条件独立性假设不能很好的表现多数现实应用中变量之间存在的依赖关系，从而影响它的分类效果。针对这一问题，提出了一种改进算法，该算法通过基于协方差和卡方拟合统计量的思想来确定权重系数。实验结果表明，与朴素贝叶斯算法相比，对于分类正确率有一定的提高。