面向中文文本分类的C4.5Bagging算法研究

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对于中文文本分类问题,提出一种新的Bagging方法。这一方法以决策树C4.5算法为弱分类器,通过实例重取样获取多个训练集,将其结果按照投票规则进行合成,最终得到分类结果。实验证明,这种算法的准确率、查全率、F1值比C4.5、kNN和朴素贝叶斯分类器都高,具有更加优良的性能。
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