一种解决不平衡情感分类的EM改进算法

基于朴素贝叶斯模型的EM算法经常被应用到情感分类中,但是其存在自身的缺点,当训练样本的类别不平衡时,分类器会越来越偏向于某一类,导致结果变差。本文在EM算法的基础上提出了一种改进的算法,来解决这一问题,并且通过实验我们可以发现该算法要优于普通的EM算法,证明了该算法的有效性以及合理性。