SVM-KNN分类器在网页分类中的应用

被引:3
作者
李蓉
孙媛
机构
[1] 北京物资学院信息学院
基金
国家自然科学基金重点项目;
关键词
支持向量; 核函数; 代表点; 分类超平面;
D O I
暂无
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算]; TP393.092 [];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080402 ;
摘要
为了提高中文网页自动分类的分类精度,将SVM-KNN方法用于中文网页分类。提出了一种中文网页的表示方法,在将下载的网页全部表示为向量空间的向量后,用SVM构造了一个多类分类器。在分类时通过在特征空间计算网页所表示的向量和分界面的距离决定采用SVM方法还是KNN方法对其分类。实验证明该方法是一种有效的方法,对网页分类的各类,使用该方法均比使用SVM方法具有更高的分类精度,同时能缓解SVM训练时对核参数的选择困难问题。
引用
收藏
页码:4653 / 4656
页数:4
相关论文
共 3 条
[1]   SVM-KNN分类器——一种提高SVM分类精度的新方法 [J].
李蓉 ;
叶世伟 ;
史忠植 .
电子学报, 2002, (05) :745-748
[2]   A tutorial on Support Vector Machines for pattern recognition [J].
Burges, CJC .
DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, 1998, 2 (02) :121-167
[3]  
Threading electronic mail: A preliminary study[J] . David D. Lewis,Kimberly A. Knowles.Information Processing and Management . 1997 (2)