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在关联文本分类算法 ARC-BC 中,往往采用人工收集训练样本的方法,由于人工方法的主观不确定性使得收集到的训练样本的质量有差异,使得分类器的分类效果受到影响。本文提出了一种根据训练样本偏离“真实类中心”的程度——离心度,给训练样本赋予权值的算法 WS-ARC-BC(Weighted Sample ARC-BC),提高分类器的稳定性,从而提高分类器的分类效果。实验表明,该算法能够有效提高分类效果。
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Year： 2007
Language： Chinese
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