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本文针对支持向量机在超平面附近对待分样本容易造成错分的问题,提出了一种改进的KSvM分类器,在分类阶段计算待识别样本和最优分类超平面的距离,对不同的距离采用不同的分类器;并将其应用于短文本分类中.实验结果表明,相对于传统的分类器,该方法较大程度的提高了短文本的分类精度。
一种改进的KSVM短文本分类方法
【摘 要】
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本文针对支持向量机在超平面附近对待分样本容易造成错分的问题,提出了一种改进的KSvM分类器,在分类阶段计算待识别样本和最优分类超平面的距离,对不同的距离采用不同的分类
【机 构】
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郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州,450002
【出 处】
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河南省计算机学会2011年学术年会
【发表日期】
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2011年期
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