华东师范大学学报（自然科学版）
華東師範大學學報（自然科學版）
화동사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF EAST CHINA NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2013年
3期
209-218
,共10页
文本分类%支持向量机%DAG-SVM%类间可分性
文本分類%支持嚮量機%DAG-SVM%類間可分性
문본분류%지지향량궤%DAG-SVM%류간가분성
本方法采用了以类间分布和类间中心距离作为依据,对有向无环图结构进行调整,以解决传统的DAG-SVM多分类结构固定、单个节点位置随意引起的“误差累积”严重的缺陷.实验表明,该改进后的DAG-SVM文本分类方法,对文本分类准确率有一定的提高.
本方法採用瞭以類間分佈和類間中心距離作為依據,對有嚮無環圖結構進行調整,以解決傳統的DAG-SVM多分類結構固定、單箇節點位置隨意引起的“誤差纍積”嚴重的缺陷.實驗錶明,該改進後的DAG-SVM文本分類方法,對文本分類準確率有一定的提高.
본방법채용료이류간분포화류간중심거리작위의거,대유향무배도결구진행조정,이해결전통적DAG-SVM다분류결구고정、단개절점위치수의인기적“오차루적”엄중적결함.실험표명,해개진후적DAG-SVM문본분류방법,대문본분류준학솔유일정적제고.
