Bayes文本分类器的改进方法研究

在文本分类领域,Bayes分类器是一种常用且效果较好的、基于概率的分类器,具有较严密的理论基础。该文对朴素Bayes文本分类器进行了分析,提出了利用权值调整机制改善其分类性能的方法,以及在缺乏大量训练文本的情况下,利用EM算法进行非监督Bayes分类的方法,并讨论了如何运用启发式方法确定Bayes网络结构,在更贴近真实环境的情况下进行文本分类。