| 多类支持向量机文本分类方法 |
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| 引用本文： | 张苗,张德贤.多类支持向量机文本分类方法[J].计算机技术与发展,2008,18(3):139-142. |
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| 作者姓名： | 张苗 张德贤 |
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| 作者单位： | 河南工业大学,信息科学与工程学院,河南,郑州,450051 |
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| 摘 要： | 文本分类是数据挖掘的基础和核心,支持向量机(SVM)是解决文本分类问题的最好算法之一.传统的支持向量机是两类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题仍是一项有待研究的课题.介绍了支持向量机的基本原理,对现有主要的多类支持向量机文本分类算法进行了讨论和比较.提出了多类支持向量机文本分类中存在的问题和今后的发展.
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| 关 键 词： | 文本分类 机器学习 支持向量机 多类支持向量机 多类支持向量机 文本分类算法 分类方法 Based Text Categorization 发展 多类分类问题 存在 比较 基本原理 课题 研究 好算法 核心 数据挖掘 |
Research on Text Categorization Based on M-SVMs |
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| ZHANG Miao,ZHANG De-xian.Research on Text Categorization Based on M-SVMs[J].Computer Technology and Development,2008,18(3):139-142. |
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| Authors: | ZHANG Miao ZHANG De-xian |
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