Bayes文本分类器的改进方法研究

鲁明羽

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在文本分类领域,Bayes分类器是一种常用且效果较好的、基于概率的分类器,具有较严密的理论基础.该文对朴素Bayes文本分类器进行了分析,提出了利用权值调整机制改善其分类性能的方法,以及在缺乏大量训练文本的情况下,利用EM算法进行非监督Bayes分类的方法,并讨论了如何运用启发式方法确定Bayes网络结构,在更贴近真实环境的情况下进行文本分类.

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来源
《计算机工程》 |2006年第17期|63-65|共3页
作者
鲁明羽;
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作者单位

大连海事大学计算机科学与技术学院;

大连;

116026;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
文本分类; 朴素Bayes分类模型; 权值调整; EM算法;

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