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分析了几种典型的文本分类算法的特点.其中,支持向量机算法具有最优性能,但处理大量数据时,耗时比较大;K-NN方法与K值的选取有很大关系,而且实时性不够良好;朴素贝叶斯方法在实际应用中可以得到比较好的效果;神经网络方法提供了比较容易的方式预测非线性系统,训练过程很慢,不能适应大数据量的学习.
基于支持向量机算法和其他算法在文本分类中的性能比较
【摘 要】
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分析了几种典型的文本分类算法的特点.其中,支持向量机算法具有最优性能,但处理大量数据时,耗时比较大;K-NN方法与K值的选取有很大关系,而且实时性不够良好;朴素贝叶斯方法在
【机 构】
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呼伦贝尔学院计算机科学与技术学院
【出 处】
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内蒙古大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2011年6期
【基金项目】
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内蒙古自治区高等学校科学研究项目（NJZZ11230）
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