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基于Weka的文本分类算法性能分析
被引量:
1
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作者
刘娅
《铜仁学院学报》
2014年第4期92-95,共4页
针对文本分类算法的选择问题,使用二十新闻组数据集在开源的数据挖掘软件Weka上进行了仿真实验。通过实验结果综合评价了朴素贝叶斯算法、IB1算法和ZeroR算法的性能。实验结果表明在三种算法中朴素贝叶斯算法的准确率最高,ZeroR算法的...
针对文本分类算法的选择问题,使用二十新闻组数据集在开源的数据挖掘软件Weka上进行了仿真实验。通过实验结果综合评价了朴素贝叶斯算法、IB1算法和ZeroR算法的性能。实验结果表明在三种算法中朴素贝叶斯算法的准确率最高,ZeroR算法的运算速度最快。研究表明文本分类的效率受所选算法的影响较大,合适的算法可以显著地提高文本分类的准确率。
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关键词
文本分类
算法
二十新闻组
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职称材料
题名
基于Weka的文本分类算法性能分析
被引量:
1
1
作者
刘娅
机构
连云港师范高等专科学校数学与信息工程学院
出处
《铜仁学院学报》
2014年第4期92-95,共4页
文摘
针对文本分类算法的选择问题,使用二十新闻组数据集在开源的数据挖掘软件Weka上进行了仿真实验。通过实验结果综合评价了朴素贝叶斯算法、IB1算法和ZeroR算法的性能。实验结果表明在三种算法中朴素贝叶斯算法的准确率最高,ZeroR算法的运算速度最快。研究表明文本分类的效率受所选算法的影响较大,合适的算法可以显著地提高文本分类的准确率。
关键词
文本分类
算法
二十新闻组
Keywords
text classification
algorithm
twenty news groups
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Weka的文本分类算法性能分析
刘娅
《铜仁学院学报》
2014
1
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