随着城市化进程的加速，垃圾分类成为城市管理中的重要环节。自动化垃圾分类技术能够有效提高分类效率和准确性。本文聚焦于朴素贝叶斯分类器在垃圾分类识别中的应用，并提出一系列改进方法以提升自动化分拣精度。
朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单而高效的分类算法，广泛应用于文本分类、垃圾邮件检测等领域。然而，在垃圾分类识别中，由于其假设特征之间相互独立的局限性，朴素贝叶斯分类器的性能往往受限。因此，本文提出几种改进方法，旨在提升分类器的精度和鲁棒性。
特征选择是提升分类器性能的关键步骤之一。在垃圾分类识别中，特征可能包括垃圾的形状、颜色、材质等多个维度。通过特征选择，可以筛选出对分类结果影响最大的特征，从而减少噪声，提高分类精度。
具体实现方法可以使用基于统计测试（如卡方检验）或基于模型的重要性评估（如随机森林的特征重要性）来选择关键特征。
朴素贝叶斯分类器的另一个局限是其独立性假设。为了克服这一局限，可以考虑使用半朴素贝叶斯分类器或结构化的贝叶斯网络，这些变体允许特征之间存在一定的依赖关系。
此外，还可以通过调整分类器的超参数（如拉普拉斯平滑参数）来优化模型性能。
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# 初始化朴素贝叶斯分类器，并设置拉普拉斯平滑参数
clf = GaussianNB(var_smoothing=1e-9)
clf.fit(X_train, y_train)
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")
集成学习方法，如袋装（Bagging）、提升（Boosting）和堆叠（Stacking），可以通过结合多个分类器的预测结果来提高整体性能。在垃圾分类识别中，可以将朴素贝叶斯分类器与其他分类器（如决策树、支持向量机等）结合使用，构建集成分类系统。
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# 初始化朴素贝叶斯基分类器
base_clf = GaussianNB()
# 构建AdaBoost集成分类器
ada_clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=base_clf, n_estimators=50)
ada_clf.fit(X_train, y_train)
accuracy = ada_clf.score(X_test, y_test)
print(f"AdaBoost Accuracy: {accuracy:.2f}")
本文通过特征选择、模型优化和集成学习方法等改进策略，有效提升了朴素贝叶斯分类器在垃圾分类识别中的自动化分拣精度。这些改进方法不仅提高了分类器的性能，还为其他类似应用场景提供了有价值的参考。
（此处应列出相关学术文献或技术文档，实际撰写时应根据具体情况添加。）