基于Naive Bayes的CLIF_NB文本分类学习方法

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：coralbird

【摘要】

：

针对Naive Bayes方法中条件独立性假设常常与实际相违背的情况,提出了CLIF-NB文本分类学习方法,利用互信息理论,计算特征属性之间的最大相关性概率,用变量集组合替代线性不可

【作者】

：

刘丽珍宋瀚涛陆玉昌

【机构】

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首都师范大学,北京理工大学,清华大学

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2005年9期

【关键词】

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文本分类 NAIVE BAYES 条件独立性假设 text classification Naive Bayes conditional independenc

【基金项目】

：

国家重点基础研究发展计划(973计划)

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针对Naive Bayes方法中条件独立性假设常常与实际相违背的情况,提出了CLIF-NB文本分类学习方法,利用互信息理论,计算特征属性之间的最大相关性概率,用变量集组合替代线性不可分属性,改善条件独立性假设的限制,并通过学习一系列分类器,缩小训练集中的分类错误,综合得出分类准确率较高的CLIF-NB分类器.

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