计算机系统应用
計算機繫統應用
계산궤계통응용
APPLICATIONS OF THE COMPUTER SYSTEMS
2009年
5期
65-68
,共4页
向量空间模型%特征表示%特征提取%多类支持向量机%二叉树%文本分类
嚮量空間模型%特徵錶示%特徵提取%多類支持嚮量機%二扠樹%文本分類
향량공간모형%특정표시%특정제취%다류지지향량궤%이차수%문본분류
文本分类是文本数据挖掘的基础和核心,为解决在文本分类中二值支持向量机不能进行多类分类的问题,论文提出采用二叉树对多个二值支持向量机(SVM)子分类器进行组合,并运用聚类分析中类距离方法规范二叉树生成过程的基于二叉树的多类支持向量机(MSVM)分类算法.实验数据表明,相对于KNN算法和朴素贝叶斯算法,基于二叉树的MSVM算法在文本分类上更具优越性.该算法已应用于科技奖励信息检索系统中,取得了良好的效果.
文本分類是文本數據挖掘的基礎和覈心,為解決在文本分類中二值支持嚮量機不能進行多類分類的問題,論文提齣採用二扠樹對多箇二值支持嚮量機(SVM)子分類器進行組閤,併運用聚類分析中類距離方法規範二扠樹生成過程的基于二扠樹的多類支持嚮量機(MSVM)分類算法.實驗數據錶明,相對于KNN算法和樸素貝葉斯算法,基于二扠樹的MSVM算法在文本分類上更具優越性.該算法已應用于科技獎勵信息檢索繫統中,取得瞭良好的效果.
문본분류시문본수거알굴적기출화핵심,위해결재문본분류중이치지지향량궤불능진행다류분류적문제,논문제출채용이차수대다개이치지지향량궤(SVM)자분류기진행조합,병운용취류분석중류거리방법규범이차수생성과정적기우이차수적다류지지향량궤(MSVM)분류산법.실험수거표명,상대우KNN산법화박소패협사산법,기우이차수적MSVM산법재문본분류상경구우월성.해산법이응용우과기장려신식검색계통중,취득료량호적효과.
