基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法

• 作者: 刘雄辉 张东站 饶丽丽
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 朴素贝叶斯文本分类器 加权朴素贝叶斯文本分类算法 TF-IDF权重 特征项间的相关度
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 682-685
• 分类号: TP391.1
• 字数: 4098字
• 语种: 中文

摘要

朴素贝叶斯分类算法的特征项间强独立性的假设在现实中是很难满足的.为了在一定程度上放松这一假设,提出了基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法,该算法采用一种新的权重计算方法,这种权重计算方法是在传统词频反文档频率(TF-IDF)权重计算基础上,考虑到特征项在类内和类间的分布情况,另外还结合特征项间的相关度,调整权重计算值,加大最能代表所属类的特征项的权重,将它称之为TF-IDF-FC权重计算.与基于传统TF-IDF权重的加权朴素贝叶斯分类算法和其他常用加权朴素贝叶斯分类算法比较,如基于属性加权的朴素贝叶斯分类算法,这种算法的分类效果均有一定的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张东站	厦门大学信息科学与技术学院	43	357	9.0	18.0
2	饶丽丽	厦门大学信息科学与技术学院	3	44	2.0	3.0
3	刘雄辉	龙岩烟草工业有限责任公司信息技术部	1	41	1.0	1.0