计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (3): 167-169.

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基于近似支持向量机的Web文本分类研究

  

  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    基金项目:浦东新区科技发展基金(PKK2005-07);国家发改委科学研究计划项目(CNGI-04-6-2T).

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 文本分类技术是知识管理系统实现知识有效组织、存储和检索的重要手段。本文提出了一种新的基于近似支持向量机的分类算法,并将该分类算法应用于文本分类分析。实验过程中与现有的分类方法比较,新的分类方法具有训练速度快、分类精度比较高的优点。

关键词: 文本分类 近似支持向量机 二次规化 降维算法

Abstract: Classification of the documents is a very important task. Based on the proximal support vector machines (PSVM) classification method could solve classification problem with small training set, without too much loss of clas-sification accuracy. This paper

Key words: Text classification, Proximal support vector machines, Quadratic programming, Descending dimension al- gorithm

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