【摘 要】
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文本分类是网络数据管理研究中的难点,本文运用支持向量机非线性分类能力和协同进化粒子群算法全局搜索能力,提出一种基于数据挖掘的文本分类算法。首先对网络文本样本进行相
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文本分类是网络数据管理研究中的难点,本文运用支持向量机非线性分类能力和协同进化粒子群算法全局搜索能力,提出一种基于数据挖掘的文本分类算法。首先对网络文本样本进行相关预处理,提取文本的特征向量,然后将训练样本输入到支持量机进行训练,采用协同进化粒子群优化算法优化分类器参数,最后采用Reuters21578数据集对模型性能进行分析。研究结果表明,运用协同进化粒子群算法可以快速找到支持向量机的最优参数,提高文本分类的正确率,分类速度可以满足文本分类在线应用要求。
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