资料下载
×
一种改进互信息的加权朴素贝叶斯算法
消耗积分:0 |
格式:pdf |
大小:1.81 MB |
2021-03-16
分享资料个
互信息和朴素贝叶斯算法应用于垃圾邮件过滤时，存在特征冗余和独立性假设不成立的问题。为此，提出种改进互信息的加权朴素贝叶斯算法。针对互信息效率较低的问题，通过引入词频因子与类间差异因子，提出一种改进的互信息特征选择算法，从而实现更高效的特征降维。针对朴素贝叶斯分类算法的独立性假设问题，在朴素贝叶斯分类时使用改进互信息值进行特征加权，消除部分朴素贝叶斯条件独立性假设对邮件分类的不利影响。实验结果表明，相比传统朴素贝叶斯算法，该算法提高了垃圾邮件过滤的精确度召回率与稳定性。
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉
评论(0)
发评论
- 相关下载
- 相关文章
