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三种文本分类算法的比较
引用本文:王潇,胡鑫.三种文本分类算法的比较[J].石河子大学学报,2005,23(6):769-771.
作者姓名:王潇  胡鑫
作者单位:西北师范大学数学与信息科学学院,甘肃,兰州,730070;西北师范大学数学与信息科学学院,甘肃,兰州,730070
摘    要:介绍了一种基于贝叶斯定理的文本分类模型“树桩网络(stump network)”。将该方法与朴素贝叶斯文本分类器和TAN(tree augmented naive bayes)文本分类器进行实验比较。结果表明,在大多数数据集上该文本分类方法具有较好的分类正确率。

关 键 词:计算机应用  文本分类  树桩网络  朴素贝叶斯  TAN
文章编号:1007-7383(2005)06-0769-03
收稿时间:2005-10-18
修稿时间:2005年10月18

A Comparative Study on Three Text Classification Algorithms
WANG Xiao, HU Xin.A Comparative Study on Three Text Classification Algorithms[J].Journal of Shihezi University(Natural Science),2005,23(6):769-771.
Authors:WANG Xiao  HU Xin
Institution:College of Mathematics and Information Science, Northwest Normal University, Lanzhou, Gansu 730070, China
Abstract:In this paper,an text classification model based on bayes theorem called stump network is introduced.Stump Network text classifier is compared with naive bayes text classifier and TAN(tree augmented naive bayes) by an experiment.Experimental results show this model has higher classification accuracy in most data sets.
Keywords:computer application  text categorization  stump network  naive bayes  TAN
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