【摘 要】
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传统多类文本多分类算法存在计算量大和训练时间长的问题,为此利用黄金分割（Golden Selection,GS）和支持向量域描述（Support Vector Domain Description,SVDD）对多类文本构造一种
【机 构】
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西安电子科技大学计算机学院,西安石油大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61373174）,陕西省教育厅自然科学基金（2010JK773）,西安石油大学博士专项科研基金（Z10027）资助.
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传统多类文本多分类算法存在计算量大和训练时间长的问题,为此利用黄金分割（Golden Selection,GS）和支持向量域描述（Support Vector Domain Description,SVDD）对多类文本构造一种分类算法。GS-SVDD首先利用词频逆向文件频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF）公式计算词条的相对词频,根据该值将词条降序排列,并对得到的文本向量进行归一化;其次采用黄金分割法对文本向量进行维数约简,使得冗余的样本特
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