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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化增量貝葉斯分類器學習算法。在增量學習過程的樣本選擇問題上，算法引入一個類支持度因子λ，根據λ的大小逐次從測試樣本集中選擇樣本加入分類器。實驗表明，在訓練數據集較小的情況下，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習樣本優選的計算時間。
關鍵詞：貝葉斯分類器；分類算法；增量學習
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