文献罗海蛟数据挖掘中分类算法的研究及其应用微机发展，王灏，黄厚宽，田盛丰文本分类实现技术广西师范大学学报自然科学版，秦进，陈笑蓉，汪维家，等文本分类中的特征抽取计算机应用，作者单位杭州电子科技大学基于贝叶斯分类器的中文文本分类论文原稿验过程中，如果增加特征数目，会定程度影响分查速度，在应用的过程中需要平衡速度和效率，这是本方法需要改进之处。结论综上所述，贝叶斯分类器在中文文本分类中有着重要的应用，本文提出了种以遗传算法为基础的朴素贝取类中文文档，分别是汽车类教育类体育类文化类及旅游类，每类文档中包含新闻报篇，文档数量为。验证结果分析将数据库分为验证集和训练集，前者，后者，测试验证集，对和的分类精度进行比较，结果如表所适应度函数适应度是度量群体中个体优化计算中接近找到最优解的优良程度的重要标准，利用适应度函数能够对个体适应度进行评估，从而对群体中个体优良程度进行评价。遗传操作选择操作，即个体的优胜劣汰，选择适应性更强分类器差异度差异度指的是空间中分布程度，将分类精度设为，数据集中分类精度数量为，则有，用代表数据集记录个数，则每类记录数为，则可以得出以下公式基因型与表现型的映射工作，保证者的对应，实质上就是解的遗传表示过程。关键词贝叶斯分类器文本分类遗传算法贝叶斯分类器在文本分类中有着重要的应用，其中朴素贝叶斯分类器是种简单有效的概率分类方法。但需要注意的过程中需要平衡速度和效率，这是本方法需要改进之处。结论综上所述，贝叶斯分类器在中文文本分类中有着重要的应用，本文提出了种以遗传算法为基础的朴素贝叶斯分类器，分析了分类器的设计流程和功能实现，通过实例验证文档中包含新闻报篇，文档数量为。验证结果分析将数据库分为验证集和训练集，前者，后者，测试验证集，对和的分类精度进行比较，结果如表所示。由表可知，相较于来说，分类精度普遍更优良的优良程度的重要标准，利用适应度函数能够对个体适应度进行评估，从而对群体中个体优良程度进行评价。遗传操作选择操作，即个体的优胜劣汰，选择适应性更强的染色体，将这些染色体组成新的种群。遗传运算，主要包括交基于贝叶斯分类器的中文文本分类论文原稿，朴素贝叶斯分类器模型在实际应用的过程中往往会出现定的问题，例如条件假设难以实现，属性约简影响分类效果等。编码在遗传算法中，编码的过程就是基因型与表现型的映射工作，保证者的对应，实质上就是解的遗传表示过，黄厚宽，田盛丰文本分类实现技术广西师范大学学报自然科学版，秦进，陈笑蓉，汪维家，等文本分类中的特征抽取计算机应用，作者单位杭州电子科技大学通信工程学院浙江省杭州市。编码在遗传算法中，编码的过程就是，数据集中分类精度数量为，则有，用代表数据集记录个数，则每类记录数为，则可以得出以下公式为第类正确分类记录数与所有划分到第类的记录数之表明，本文提出的贝叶斯分类器在中文文本分类中的应用效果良好，分类精度较高，但在实际应用的过程中需要平衡分类效率和速度，这也是需要进步改善之处。参考文献罗海蛟数据挖掘中分类算法的研究及其应用微机发展，王，在同数据集中，差异度影响系数取值不同，分类精度也有着定多个差异性，因此，适当对差异度进行考虑有助于提升文本分类能力。但同时也需要注意，实验过程中，如果增加特征数目，会定程度影响分查速度，在应用运算和变异运算，形成新的个体并产生相应后代。算法验证数据预处理为了对本文提出方法的有效性和可行性进行验证，本文以搜狗实验室文本分类数据为语料库，选取类中文文档，分别是汽车类教育类体育类文化类及旅游类，每的比值，则可以得出分类器差异度的计算公式由上述公式可知，分类器差异度的取值范围为，的值越大，即越接近于，代表分类器差异性越好。适应度函数适应度是度量群体中个体优化计算中接近找到最优解基于贝叶斯分类器的中文文本分类论文原稿自适应遗传算法为基础，具体设计方案如下设计思路进行数据采样收集整理等预处理工作，必要时进行数据的离散化。基于贝叶斯分类器的中文文本分类论文原稿。分类器差异度差异度指的是空间中分布程度，将分类精度设为作为初始种群，以上文中提到的遗传算法选择最优解，在整个遗传操作中，选择的最优解就是要求的，对应的属性集则是所需要的最优属性集。基于贝叶斯分类器的中文文本分类论文原稿。遗传算法基本思想信工程学院浙江省杭州市。基于遗传算法的朴素贝叶斯分类器本文提出了种应用于中文文本分类的贝叶斯分类器，其以自适应遗传算法为基础，具体设计方案如下设计思路进行数据采样收集整理等预处理工作，必要时进行数据的离叶斯分类器，分析了分类器的设计流程和功能实现，通过实例验证表明，本文提出的贝叶斯分类器在中文文本分类中的应用效果良好，分类精度较高，但在实际应用的过程中需要平衡分类效率和速度，这也是需要进步改善之处。参示。由表可知，相较于来说，分类精度普遍更优良，在同数据集中，差异度影响系数取值不同，分类精度也有着定多个差异性，因此，适当对差异度进行考虑有助于提升文本分类能力。但同时也需要注意，的染色体，将这些染色体组成新的种群。遗传运算，主要包括交叉运算和变异运算，形成新的个体并产生相应后代。算法验证数据预处理为了对本文提出方法的有效性和可行性进行验证，本文以搜狗实验室文本分类数据为语料库，为第类正确分类记录数与所有划分到第类的记录数之间的比值，则可以得出分类器差异度的计算公式由上述公式可知，分类器差异度的取值范围为，的值越大，即越接近于，代表分类器差异性越好