贝叶斯与k-近邻相结合的文本分类方法

霍亮; 杨柳; 张俊芝

doi:10.3969/j.issn.1000-1565.2012.03.018

河北大学学报(自然科学版) >

2012 , Vol. 32 >Issue 3: 316 - 319

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-1565.2012.03.018

贝叶斯与k-近邻相结合的文本分类方法

霍亮 ,
杨柳 ,
张俊芝

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1.河北金融学院信息管理与工程系,河北保定,071051； 2.河北大学经济管理实验教学中心,河北保定,071000

网络出版日期: 2012-05-25

基金资助

河北省科学技术研究与发展计划项目

收起

On Bayesian combined with k-NN text classification method

HUO Liang ,
YANG Liu ,
ZHANG Jun-zhi

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Online published: 2012-05-25

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摘要

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-知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.

关键词： 贝叶斯; k-近邻; 组合分类器

本文引用格式

霍亮 , 杨柳 , 张俊芝 . 贝叶斯与k-近邻相结合的文本分类方法[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2012 , 32(3) : 316 -319 . DOI: 10.3969/j.issn.1000-1565.2012.03.018

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