基于半监督学习的朴素贝叶斯分类新算法

发布时间：2017-09-28 09:29

  本文关键词：基于半监督学习的朴素贝叶斯分类新算法

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【摘要】：为了在有标签的训练集中保留高质量的样本,首先利用无标签训练集得出置信度高的k个样本,再结合有标签训练样本,不断迭代直至训练完成。实验结果表明:随着无标记样本比例的不断增加,本文算法预测准确性明显高于朴素贝叶斯分类算法,而且其性能比传统半监督学习方法有所改善。
【作者单位】： 吉林大学计算机科学与技术学院;东北师范大学计算机科学与信息技术学院;
【关键词】： 计算机应用 半监督学习 朴素贝叶斯 无类标签分类
【基金】：国家自然科学基金项目(61272209)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 130117)0引言朴素贝叶斯算法因其具有简单、快速和高准确率等特点被广泛应用于分类任务中。但是朴素贝叶斯分类算法存在一定的弊端,它要求条件属性间满足类条件独立假设,这在实际应用中是很难满足的。如果实际数据属性间高度相关,就会导致分类效果大大下降。许多学者提出了一

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本文编号：935074