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文本分类中粗分类数据噪声修正的网络算法噪声数据修正模块度优化文本分类集团结构 2015/5/28

在文本分类的实际应用中经常使用粗略分类的数据来训练分类器，但是这种数据中经常会包含类别标记有误的数据，这些数据对文本分类结果的精度会造成不良影响。本文针对这个问题提出了一种噪声修正算法，首先建立文档关联网络，把文档上标记的类别作为在网络上划分的集团结构，并用模块度衡量集团结构的质量，通过优化模块度指标把噪声数据调整到合适的类别中，从而提高数据质量。实验结果表明，本文所提算法能够有效修正粗分类数据中...