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介紹增量貝葉斯分類器的原理，提出一種基于類支持度的優(yōu)化增量貝葉斯分類器學(xué)習(xí)算法。在增量學(xué)習(xí)過程的樣本選擇問題上，算法引入一個(gè)類支持度因子λ，根據(jù)λ的大小逐次從測試樣本集中選擇樣本加入分類器。實(shí)驗(yàn)表明，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集較小的情況下，該算法比原增量貝葉斯分類算法具有更高的精度，能大幅度減少增量學(xué)習(xí)樣本優(yōu)選的計(jì)算時(shí)間。
關(guān)鍵詞：貝葉斯分類器；分類算法；增量學(xué)習(xí)
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