基于支持向量机的多元文本分类研究

被引:5
作者
魏新
冯兴杰
刘山
机构
[1] 中国民航学院
关键词
支持向量机; 文本分类; 最小二乘支持向量机;
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
根据文本分类的特点,在对最小二乘支持向量机方法进行详细分析的基础上,创建了基于最小二乘支持向量机的多元文本分类器.实验表明,采用该文本分类器能够在保持较高分类精度和召回率的基础上,提高训练效率,具有一定的可行性.
引用
收藏
页码:30 / 32+42 +42
页数:4
相关论文
共 5 条
[1]  
Vapnik,V. The Nature of Statistical Learning Theory . 1995
[2]  
Inductive learning algorithms and representations for text categorization. Dumais S,Platt J,Heckerman D,et al. In Proceedings of ACM-CIKM98 . 1998
[3]  
Textcategorizationwithsupportvectormachines:learningwithmanyrelevantfeatures. ThorstenJ. Procee dingsofECML′98 . 1998
[4]  
Least squares support vector machine classifiers: a large scale algorithm. Suyken J A K,Lusas L,Van D P,et al. In Proceedings of the European Conference on Circuit Theory and Design (ECCTD 99) . 1999
[5]  
Least squares support vector machine classifiers. Suykens J A K,Vandewalle J. Neural Processing Letters . 1999