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在文本分类中，单分器具有某些缺点，如分类模型对样本具有敏感性，并且其分类精度难以提高。本文以朴素贝叶斯为基分类器，利用bagging与boosting技术提出了两种组合分类算法，并将其用于网页文本的自动分类，结果证明组合分类系统提高了分类准确率。
网页文本的组合分类研究
【摘 要】
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在文本分类中，单分器具有某些缺点，如分类模型对样本具有敏感性，并且其分类精度难以提高。本文以朴素贝叶斯为基分类器，利用bagging与boosting技术提出了两种组合分类算法，并将其
【机 构】
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洛阳工业高等专科学校计算机系
【出 处】
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计算机与数字工程
【发表日期】
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2007年6期
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