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通过试验表明支持向量机比K-最邻近法具有更好的分类能力,而且不同特征选择方法对支持向量机的影响要小于K-最邻近法.通过对支持向量机的特征的选择实验,表明一般应用CHI统计进行特征选择的分类精度最高.上述结果可帮助人们认识和正确使用支持向量机进行文本分类.
支持向量机的文本自动分类研究
【摘 要】
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通过试验表明支持向量机比K-最邻近法具有更好的分类能力,而且不同特征选择方法对支持向量机的影响要小于K-最邻近法.通过对支持向量机的特征的选择实验,表明一般应用CHI统计进行特征选择的分类精度最高.上述结果可帮助人们认识和正确使用支持向量机进行文本分类.
【机 构】
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山东大学,计算机科学与技术学院,山东,济南,250061 山东大学,计算机科学与技术学院,山东,济
【出 处】
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第四届全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会(SEWM2006)
【发表日期】
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2006年8期
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