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基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法-厦门大学学报自然
第 卷 第 期 （ ）
５１ ４ 厦门大学学报 自然科学版 Ｖｏｌ．５１ Ｎｏ．４
年 月 （ ）
２０１２ ７ Ｊｕｌ．２０１２
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＸｉａｍｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔ ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ
ｙ
基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法
１ ２ １
＊
， ，
饶丽丽 刘雄辉 张东站
（ ， ；
厦门大学信息科学与技术学院 福建厦门 龙岩烟草工业有限责任
１． ３６１００５２．
， ）
公司信息技术部 福建龙岩 ３６４０２１
摘要： ，
朴素贝叶斯分类算法的特征项间强独立性的假设在现实中是很难满足的 为了在一定程度上放松这一假设 提
．
， ，
出了基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法 该算法采用一种新的权重计算方法 这种权重计算方法是在传统词
（ ） ， ， ，
频 反文档频率 ＴＦ ＩＤＦ权重计算基础上 考虑到特征项在类内和类间的分布情况 另外还结合特征项间的相关度 调整
－ －
， ，
权重计算值 加大最能代表所属类的特征项的权重 将它称之为 权重计算 与基于传统 权重的加权
ＴＦ ＩＤＦＦＣ ． ＴＦ ＩＤＦ
－ － －
， ，
朴素贝叶斯分类算法和其他常用加权朴素贝叶斯分类算法比较 如基于属性加权的朴素贝叶斯分类算法 这种算法的分
类效果均有一定的提高．
关键词： ； ； ；
朴素贝叶斯文本分类器 加权朴素贝叶斯文本分类算法 权重 特征项间的相关度
ＴＦ
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