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在Bernoulli混合模型和期望最大化（EM）算法的基础上给出了一种基于不完整数据的改进方法。首先在已标记数据的基础上通过Bernoulli混合模型和朴素贝叶斯算法得到似然函数参数估计初始值，然后利用含有权值的EM算法对分类器的先验概率模型进行参数估计，得到最终的分类器。 实验结果表明，该方法在准确率和查全率方面要优子朴素贝叶斯文本分类。