本文關(guān)鍵詞：基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的樸素貝葉斯分類新算法

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【摘要】：為了在有標(biāo)簽的訓(xùn)練集中保留高質(zhì)量的樣本,首先利用無標(biāo)簽訓(xùn)練集得出置信度高的k個(gè)樣本,再結(jié)合有標(biāo)簽訓(xùn)練樣本,不斷迭代直至訓(xùn)練完成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:隨著無標(biāo)記樣本比例的不斷增加,本文算法預(yù)測準(zhǔn)確性明顯高于樸素貝葉斯分類算法,而且其性能比傳統(tǒng)半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法有所改善。
【作者單位】： 吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;東北師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 計(jì)算機(jī)應(yīng)用 半監(jiān)督學(xué)習(xí) 樸素貝葉斯 無類標(biāo)簽分類
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61272209)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 130117)0引言樸素貝葉斯算法因其具有簡單、快速和高準(zhǔn)確率等特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于分類任務(wù)中。但是樸素貝葉斯分類算法存在一定的弊端,它要求條件屬性間滿足類條件獨(dú)立假設(shè),這在實(shí)際應(yīng)用中是很難滿足的。如果實(shí)際數(shù)據(jù)屬性間高度相關(guān),就會導(dǎo)致分類效果大大下降。許多學(xué)者提出了一

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【相似文獻(xiàn)】

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