【目的】自训练方法易选出低置信度的无标记样本去训练分类器,在训练中也易误标记无标记样本导致错误累积,针对这些问题提出结合相似度选择高置信度样本的朴素贝叶斯自训练方法。【方法】选择朴素贝叶斯作为基分类器,在迭代中通过相似度计算方法计算样本相似度,选择同时满足相似度阈值和类别号判别一致的无标记样本加入训练集。【结果】在UCI数据集的对比实验中发现,提出的新方法的分类正确率高于其他对比算法。【结论】新方法能够利用少量有标记样本和不断添加的置信度高的无标记样本去训练分类器,提高分类精度,解决了自训练方法因有标记样本集初始分布不均导致准确率较低的问题。