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基于权重的朴素贝叶斯分类器设计与实现

         

摘要

贝叶斯分类器可以归结为求词条的先验概率,目前分类器中普遍使用词条的文档出现次数和词频来计算先验概率.本文提出了一种基于权重的朴素贝叶斯分类器,不仅改进了文本中词条的先验概率计算方式,并增加了词条的权重对计算的影响.该分类器使用TFIDF模型及其改进算法实现了分类器的设计.实验结果表明,该分类器的效果比传统算法有较大的改进.

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