【摘 要】
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基于SVM(Support Vectort Machine)理论的分类器已经发展为一种通用的二值分类器,但它不适用于多值的场合。在分析经典的SVM分类算法和决策树分类算法的基础上,提出了将SVM和二叉决策树结合的方法来实现多值分类器(SVMDT),并将其应用于文本分类,实验表明在分类精度和速度上具有良好的性能。
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基于SVM(Support Vectort Machine)理论的分类器已经发展为一种通用的二值分类器,但它不适用于多值的场合。在分析经典的SVM分类算法和决策树分类算法的基础上,提出了将SVM和二叉决策树结合的方法来实现多值分类器(SVMDT),并将其应用于文本分类,实验表明在分类精度和速度上具有良好的性能。
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