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基于改进的SVM文本分类建模
被引：7
作者：
刘秀松
机构：
[1] 山东理工大学图书馆
来源：
关键词：
云模型;
支持向量机;
文本分类;
D O I：
10.16353/j.cnki.1000-7490.2007.06.004
中图分类号：
TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号：
081203 ;
0835 ;
摘要：
SVM是一种新的分类工具,可是其核函数在数学上必须满足Mercer条件,使得具有良好全局分类性能的Sigmoid函数在SVM中应用受到限制。本文将Sigmoid核函数与云模型相结合,提出一种简单的核函数的实现方法。此方法不仅提高了SVM文本分类能力,而且明显地减少了平均的CPU执行时间。
引用
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