基于超球支持向量机的多主题文本分类算法

被引：5

作者：

艾青 ^{[1
]}

秦玉平 ^{[2
,3
]}

李迎春 ^{[1
]}

机构：

[1] 辽宁科技大学软件学院

[2] 大连理工大学电子与信息工程学院

[3] 渤海大学信息科学与工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2010年 / 31卷 / 10期

关键词：

超球支持向量机; 隶属度向量; 召回率; 准确率; F1值;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2010.10.064

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对标准支持向量机多分类算法不能解决多主题文本分类问题,提出了一种基于超球支持向量机的多主题文本分类算法。该算法用超球支持向量机训练得到每个超球,计算待分类文本到每个超球球心的距离,依据距离得到隶属度向量,最后根据隶属度向量判定该文本所属的主题。实验结果表明,该算法具有更好的召回率、准确率和F1值。

引用

页码：2273 / 2275+2279 +2279

页数：4

共 6 条

[1] 基于模糊超球面支持向量机的超宽带SAR地雷检测 [J].