所属领域:数据挖掘、机器学习、文本分类 数据偏斜和噪声数据是文本自动分类应用中经常遇到的问题。在数据偏斜的 情况下,样本无法准确反映整个空间的数据分布,分类器容易受到大类的影响而忽 略小类。大多数分类算法都是面向均匀分布数据提出的,对于数据偏斜的情况, 仅利用传统的分类方法并不能取得理想的效果。另一方面,分类器的质量很大程 度上取决于训练文本集的质量。一般说来,训练文本集类别越准确、内容越全面, 得到的分类器质量就越高。但是在实际应用中,这种全面准确的训练文本集是很 难得到的,尤其是在数据规模很大的情况下,更是如此。在真实的文本分类应用 中,训练数据一般都不可避免的含有噪声,这些噪声样本将对最