基于投影寻踪回归文本自动分类的模型

文本被表示为向量空间模型后,是维数非常高的数据,对其进行维数约简是必要的。投影寻踪正是一种稳健的、非参数化的维数约简方法。提出了一种基于投影寻踪回归的文本自动分类模型。应用该模型,可以真实地描述高维数据的客观内在规律,从而达到提高文本分类精度的目的,岭函数拟合函数的合理选择是提高分类精度的关键,故对拟合函数的选取做了初步的研究。采用标准文档集R eu ters-21578进行了分类实验,同时在相同的预处理条件下,与目前常用的方法进行了对比实验。实验结果表明,该模型对文本自动分类具有较高的召回率和准确率。