网页文本的组合分类研究
侯小静
舒云星
1.洛阳工业高等专科学校计算机系,洛阳,4710032.洛阳工业高等专科学校计算机系,洛阳,471003
摘要：在文本分类中,单分器具有某些缺点,如分类模型对样本具有敏感性,并且其分类精度难以提高.本文以朴素贝叶斯为基分类器,利用bagging与boosting技术提出了两种组合分类算法,并将其用于网页文本的自动分类,结果证明组合分类系统提高了分类准确率.
关键词：分类装袋提升
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：2( 58-59 )
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