文本分类中基于核的非线性判别

来源 :应用科学学报 | 被引量 : 22次 | 上传用户：fzy321

【摘要】

：

针对文本分类问题中的特征降维问题,改进最大散度差鉴别准则,引入核变换作为前处理,使最大散度差鉴别准则可适用于更广泛的文本分类情形.提出一种基于核的非线性鉴别方法用于文本特征抽取.借助于核变换解决了散度差准则在用于文本分类时线性可分性较差的问题.在最低限度减少信息损失的前提下实现了特征维数的大幅度减缩.文本分类试验结果表明,这种非线性方法与无核的最大散度差方法相比,F1值提高了4.7%,具有明显的效

【作者】

：

刘海峰姚泽清刘守生王倩

【机构】

：

解放军理工大学理学院,徐州工程学院

【出处】

：

应用科学学报

【发表日期】

：

2008年06期

【关键词】

：

文本分类特征抽取散度差核变换 text categorization feature extraction scatter difference k

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（No.70571087）

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