【摘 要】
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文本分类的分类算法常用J48算法、Naive Bayes Multinomia算法和SMO算法,利用Weka平台选择路透社的数据集进行分类实验,根据查准率、查全率和F-Measure综合指标结合其他文本
【基金项目】
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安徽省高等学校省级自然科学研究项目(NO:KJ2019A0456),安徽省高等学校省级自然科学研究项目(NO:KJ2019A0664),安徽省高等学校省级自然科学研究项目(NO:KJ2017A585)
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文本分类的分类算法常用J48算法、Naive Bayes Multinomia算法和SMO算法,利用Weka平台选择路透社的数据集进行分类实验,根据查准率、查全率和F-Measure综合指标结合其他文本分类评价指标分析六次实验得到的结果,得出SMO算法优于其他两个算法。针对选择的Naive Bayes Multinomia算法,调整了numToSelect值,对其结果进行了优化。以此实验为文本分类研究工作提供参考。
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