基于二叉树的多类SVM在Web文本分类中的应用研究

被引：3

作者：

古丽娜孜 ^{[1
,2
]}

孙铁利 ^{[1
]}

机构：

[1] 东北师范大学计算机学院

[2] 伊犁师范学院计算机科学系

来源：

关键词：

Web文本分类; 二叉树; 多分类SVM;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

摘要：

针对现有多分类支持向量机算法所存在的训练时间长、判别速度慢等问题,提出了一种二叉树多类支持向量机算法,该算法能够有效减少支持向量的个数,从而减少训练时间.为了验证算法的有效性,将该算法分别同l-v-r算法和l-v-1算法进行了比较,实验结果表明,提出的算法是有效可行的.

引用

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