用Matlab语言建构贝叶斯分类器

陆小艺;程泽凯;林士敏

【期刊名称】《计算机技术与发展》

【年(卷),期】2004(014)009

【摘要】文本分类是文本挖掘的基础与核心,分类器的构建是文本分类的关键,利用贝叶斯网络可以构造出分类性能较好的分类器.文中利用Matlab构造出了两种分类器:朴素贝叶斯分类器NBC,用互信息测度和条件互信息测度构建了TANC.用UCI上下载的标准数据集验证所构造的分类器,实验结果表明,所建构的几种分类器的性能总体比文献中列的高些,从而表明所建立的分类器的有效性和正确性.笔者对所建构的分类器进行优化并应用于文本分类中.

【总页数】4页(33-35,39)

【关键词】Matlab应用;贝叶斯分类器;朴素贝叶斯分类器;树扩展朴素贝叶斯分类器

【作者】陆小艺;程泽凯;林士敏

【作者单位】广西师范大学,计算机科学系,广西,桂林,541004;广西师范大学,计算机科学系,广西,桂林,541004;安徽工业大学,计算机学院,安徽,马鞍山,243002;广西师范大学,计算机科学系,广西,桂林,541004

【正文语种】中文

【中图分类】TP301.6

【相关文献】

1.基于n-gram语言模型和链状朴素贝叶斯分类器的中文文本分类系统[J], 毛伟; 徐蔚然; 郭军