本文關(guān)鍵詞：一種基于聚類技術(shù)的選擇性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《Proceedings of 2010 4th International Conference on Intelligent Information Technology Application(Volume 4)》2010年

Bagging eEP-based classifiers for junk mail classification

【摘要】：The problem of classifying junk emails on the Internet are getting more and more attention recently.The highly skewed email datasets make it difficult to classify them correctly by using many traditional classifiers.Bagging is a method for improving the predictive power of weak classifiers,which can improve the performance of unstable classifiers.This paper uses a special kind of emerging patterns,called essential emerging pattern (eEP),to build eEP-based classifiers,and bagging them to build effective ensemble to the junk email examine,and carries out a new categorization and filtering algorithm BeEPJMC.The experiments show,the bagging methods and the combination eEP classification is a very efficient method of classification,and The classification efficiency of the algorithm BeEPJMC is higher than currently several better classification algorithm.

【分類號】：TP393.098
【正文快照】：

I. THE BASIC CONCEPTDB-based training data set contains N samples e-mail(T1, T2, ..., TN), is divided into two known types of C1,C2, and a given sample of each class mail. Classificationin the mail, all the samples are all text. Although the textof the t

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本文編號：150273