資料介紹
互信息和樸素貝葉斯算法應(yīng)用于垃圾郵件過濾時,存在特征冗余和獨(dú)立性假設(shè)不成立的問題。為此,提出種改進(jìn)互信息的加權(quán)樸素貝葉斯算法。針對互信息效率較低的問題,通過引入詞頻因子與類間差異因子,提出一種改進(jìn)的互信息特征選擇算法,從而實現(xiàn)更高效的特征降維。針對樸素貝葉斯分類算法的獨(dú)立性假設(shè)問題,在樸素貝葉斯分類時使用改進(jìn)互信息值進(jìn)行特征加權(quán),消除部分樸素貝葉斯條件獨(dú)立性假設(shè)對郵件分類的不利影響。實驗結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)樸素貝葉斯算法,該算法提高了垃圾郵件過濾的精確度召回率與穩(wěn)定性。
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