基于加权补集的朴素贝叶斯文本分类算法研究

• 作者: 杜选
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 朴素贝叶斯 补集 权重
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 253-255
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 3425字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.09.063

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜选	江西理工大学信息工程学院	26	174	7.0	13.0