| 一种朴素贝叶斯分类增量学习算法 |
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| 引用本文： | 罗福星,刘卫国. 一种朴素贝叶斯分类增量学习算法[J]. 微计算机应用, 2008, 29(6): 107-112 |
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| 作者姓名： | 罗福星 刘卫国 |
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| 作者单位： | 中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410083 |
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| 摘 要： | 朴素贝叶斯(Nave Bayes,NB)分类方法是一种简单而有效的概率分类方法,但是贝叶斯算法存在训练集数据不完备这个缺陷。传统的贝叶斯分类方法在有新的训练样本加入时,需要重新学习已经学习过的样本,耗费大量时间。为此引入增量学习算法,算法在已有的分类器的基础上,自主选择学习新的文本来修正分类器。本文给出词频加权朴素贝叶斯分类增量学习算法思想及其具体算法,并对算法给予证明。通过算法分析可知,相比无增量学习的贝叶斯分类,本算法额外的空间复杂度与时间复杂度都在可接受范围。
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| 关 键 词： | 加权朴素贝叶斯 增量学习 分类算法 类置信度 |
| 修稿时间： | 2008-04-22 |
An Incremental Learning Algorithm Based on Weighted Naive Bayes Classification |
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| LUO Fuxing,LIU Weiguo. An Incremental Learning Algorithm Based on Weighted Naive Bayes Classification[J]. Microcomputer Applications, 2008, 29(6): 107-112 |
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| Authors: | LUO Fuxing LIU Weiguo |
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