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为了提高分类器的精度,对分类器的结构进行了改进,提出了一种基于贝叶斯和k-近邻组合分类器的模型,该分类方法结合了贝叶斯方法分类速度较快和k-近邻方法分类准确率较高的优点.实验结果表明,该方法在保证分类速度的前提下,有效地提高了分类准确率.
贝叶斯与k-近邻相结合的文本分类方法
【摘 要】
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为了提高分类器的精度,对分类器的结构进行了改进,提出了一种基于贝叶斯和k-近邻组合分类器的模型,该分类方法结合了贝叶斯方法分类速度较快和k-近邻方法分类准确率较高的优点.实验结果表明,该方法在保证分类速度的前提下,有效地提高了分类准确率.
【机 构】
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河北金融学院信息管理与工程系,河北大学经济管理实验教学中心
【出 处】
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河北大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2012年03期
【基金项目】
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河北省科学技术研究与发展计划项目（104572117）
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