首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

基于加权补集的朴素贝叶斯文本分类算法研究
引用本文:杜选.基于加权补集的朴素贝叶斯文本分类算法研究[J].计算机应用与软件,2014(9).
作者姓名:杜选
作者单位:江西理工大学信息工程学院 江西 赣州360700; 嘉兴学院数理与信息工程学院 浙江 嘉兴314001
基金项目:浙江省自然科学基金项目(Y12F020128)。
摘    要:朴素贝叶斯分类方法由于其简单快速的特点,被广泛应用于文本分类领域。但是当训练集中各个类别的样本数据分布不均匀时,朴素贝叶斯方法分类精度不太理想。针对此问题,提出一种基于加权补集的朴素贝叶斯文本分类算法,该算法利用某个类别的补集的特征来表示当前类别的特征,且对特征权重进行归一化处理。通过实验对比了该方法与传统的朴素贝叶斯方法对文本分类效果的影响,结果表明,基于加权补集的朴素贝叶斯算法具有较好的文本分类效果。

关 键 词:文本分类  朴素贝叶斯  补集  权重

RESEARCH ON WEIGHTED COMPLEMENT-BASED NAIVE BAYES TEXT CLASSIFICATION ALGORITHM
Du Xuan.RESEARCH ON WEIGHTED COMPLEMENT-BASED NAIVE BAYES TEXT CLASSIFICATION ALGORITHM[J].Computer Applications and Software,2014(9).
Authors:Du Xuan
Abstract:
Keywords:Text classification  Naive Bayes  Complement  Weight
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号