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出了一种可伸缩的朴素贝叶斯分类算法。算法针对大数据集的训练数据，通过构建雨林框架，能在有限主存里存储训练数据，训练生成概率矩阵，进而对测试样本进行分类。算法仅对整库一次扫描。实验表明，该算法能够获得与整库读入主存相同的分类准确率．并且有较高的处理效率。
基于雨林框架的朴素贝叶斯分类算法
【摘 要】
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出了一种可伸缩的朴素贝叶斯分类算法。算法针对大数据集的训练数据，通过构建雨林框架，能在有限主存里存储训练数据，训练生成概率矩阵，进而对测试样本进行分类。算法仅对整库一次
【机 构】
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池州学院数学与计算机科学系,安徽大学数学科学学院
【出 处】
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池州学院学报
【发表日期】
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2012年3期
【基金项目】
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安徽省高校优秀青年人才基金项目(0510118)
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