一种最大分类间隔SVDD的多类文本分类算法

被引：6

作者：

罗琦

机构：

[1] 中国西南电子技术研究所

来源：

电讯技术 | 2014年 / 54卷 / 04期

关键词：

信息检索; 文本挖掘; 文本分类; 支持向量数据描述; 多类分类器;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

文本分类是信息检索和文本挖掘的关键技术之一。提出了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的多类文本分类算法,用支持向量描述训练求得包围各类样本的最小超球体,并使得分类间隔最大化,在测试阶段,引入基于核空间k-近邻平均距离的判别准则,判断样本所属类别。实验结果表明,该方法具有很好的泛化能力和很好的时间性能。

引用

页码：496 / 499

页数：4

共 6 条

[1]

支持向量机.[M].邓乃扬; 田英杰; 著.科学出版社.2009,

[2]

A new maximal-margin spherical-structured multi-class support vector machine [J].