【摘 要】
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文本分类是数据挖掘和知识发现的关键，机器学习巳经成功的应用于文本分类。但是，高维度的特征向量影响了分类速度，且特征的选择影响了分类精度。本文提出一种粗糙集和最小二乘支
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文本分类是数据挖掘和知识发现的关键，机器学习巳经成功的应用于文本分类。但是，高维度的特征向量影响了分类速度，且特征的选择影响了分类精度。本文提出一种粗糙集和最小二乘支持向量机相结合的文本分类方法，使用粗糙集对特征向量进行降维，使用最小二乘支持向量机进行特征选择并分类。实验结果表明，基于粗糙集和最小二乘支持向量机的分类方法较传统的KNN、决策树、标准SVM等方法更加有效。
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