基于权重的朴素贝叶斯分类器设计与实现
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.
文本分类、朴素贝叶斯分类器、算法
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TP1;TQ6
国家自然科学基金60272014;国家"863"计划项目2005AA121520;西南科技大学重点科研基金项目06zx2130
2008-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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