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模拟退火的投影寻踪模型在文本分类中的应用

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在文本分类中，特征维数高是必须处理的问题，有效的维数约简技术可以提高分类器学习任务的效率和分类性能，已有研究表明投影寻踪是一种有效的降维方法。投影寻踪是通过寻找最能反映原高维数据的结构或特征的投影方向，把高维数据投影到低维子空间上，从而实现在低维空间上研究分析高维数据的目的。传统投影寻踪技术计算复杂、编程实现困难，其本质问题是投影方向不易确定，且当投影方向包含的指标较多时计算尤为不易。本文提出一种模拟退火的投影寻踪模型，该模型有效的解决了投影方向的寻优问题。本文将该方法应用于文本分类，在Reuters-21578文档集和复旦文档集上进行实验，并与基于遗传算法的投影寻踪模型进行了比较，实验结果表明此方法能有效提取投影方向，得到了很好的分类性能。

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来源
《第六届全国信息检索学术会议》|2010年|628-635|共8页
会议地点黑龙江镜泊湖
作者
廖海波; 万中英; 王明文;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类文献检索语言（总论）;
关键词
模拟退火; 投影寻踪模型; 投影方向; 文本分类;

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