情报学报
情報學報
정보학보
2011年
8期
826-831
,共6页
分类%不完整数据%区间优势
分類%不完整數據%區間優勢
분류%불완정수거%구간우세
针对朴素信念不完整数据分类算法中保守推理规则过于严格导致明确分类样本比例下降的的情况,定义了放松的区间优势,并提出了基于放松区间优势的不完整数据分类模型,与朴素贝叶斯分类和朴素信念分类算法的对比实验结果表明本文提出的分类模型有效地提高了明确分类样本比例,在明确分类样本上的正确率优于朴素贝叶斯分类,与朴素信念分类相当.此外还以文体风格识别作为应用背景进行了实证研究,对比实验结果进一步表明对于文体风格识别数据集,放松区间优势的朴素信念分类算法具有较理想的综合性能.
針對樸素信唸不完整數據分類算法中保守推理規則過于嚴格導緻明確分類樣本比例下降的的情況,定義瞭放鬆的區間優勢,併提齣瞭基于放鬆區間優勢的不完整數據分類模型,與樸素貝葉斯分類和樸素信唸分類算法的對比實驗結果錶明本文提齣的分類模型有效地提高瞭明確分類樣本比例,在明確分類樣本上的正確率優于樸素貝葉斯分類,與樸素信唸分類相噹.此外還以文體風格識彆作為應用揹景進行瞭實證研究,對比實驗結果進一步錶明對于文體風格識彆數據集,放鬆區間優勢的樸素信唸分類算法具有較理想的綜閤性能.
침대박소신념불완정수거분류산법중보수추리규칙과우엄격도치명학분류양본비례하강적적정황,정의료방송적구간우세,병제출료기우방송구간우세적불완정수거분류모형,여박소패협사분류화박소신념분류산법적대비실험결과표명본문제출적분류모형유효지제고료명학분류양본비례,재명학분류양본상적정학솔우우박소패협사분류,여박소신념분류상당.차외환이문체풍격식별작위응용배경진행료실증연구,대비실험결과진일보표명대우문체풍격식별수거집,방송구간우세적박소신념분류산법구유교이상적종합성능.
