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基于支持向量机的文本分类技术研究

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提出了一种结合支持向量机和主成分分析进行文本分类的算法。算法利用主成分分析对文档-词矩阵进行降维,并根据设定的阈值选择表示文本的特征向量。基于一对多的策略为每类文本构造和训练对应的支持向量机。基于20-newsgroups文本数据集对算法性能进行了模拟,实验从不同方面(不同训练集规模和特征维数)对算法性能进行了评价,实验结果表明,所提出的算法具有较好的分类精确度。

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来源
《第五届全国数字博物馆与文化自然遗产数字化及保护研讨会》|2007年|166-168|共3页
会议地点苏州
作者
张锦; 蒋海军; 郑涛; 罗平; 韩世忠; 张金影;
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作者单位

中国图象图形学会;

苏州大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动标引;文字信息处理;
关键词
文本分类; 支持向量机; 主成分分析; 模拟算法;

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