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上传时间: 2021-01-20
详细说明：研究了基于改进的支持向量机（SVM，support vector machine）算法结合朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的应用。首先，SVM 对训练集样本空间中两类交界处的集合构造一个最优分类超平面；然后，每个样本根据与其最近邻的类型是否相同进行取舍，从而降低样本空间也提高了每个样本类别的独立性；最后，利用朴素贝叶斯算法对邮件分类。仿真实验结果表明，该算法降低了样本空间复杂度，快速得到最优分类特征子集，有效地提高了垃圾邮件过滤的分类速度、准确率和召回率。
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