| 一种改进的支持向量机的文本分类算法 |
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| 引用本文： | 巩知乐,张德贤,胡明明.一种改进的支持向量机的文本分类算法[J].计算机仿真,2009,26(7):164-167. |
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| 作者姓名： | 巩知乐 张德贤 胡明明 |
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| 作者单位： | 1. 河南工业大学信息科学工程学院,河南郑州,450001
2. 西安电子科技大学计算机学院,陕西西安,710071 |
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| 摘 要： | 在文本分类中,应用支持向量机(SVM)算法能使分类在小样本的条件下具有良好的泛化能力.但支持向量机的参数取值决定了其学习性能和泛化能力.为提高支持向量机算法的性能,提出了一种采用免疫算法对支持向量机参数进行优化的文本分类算法(IA-SVM).算法减少了对支持向量机参数选择的盲目性,提高了SVM的预测精度.实验表明,IA-SVM算法在文本分类问题上明显提高了分类正确牢,学习速度也有提高.
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| 关 键 词： | 免疫算法 支持向量机 文本分类 |
An Improved SVM Algorithm for Chinese Text Classification |
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| GONG Zhi-le,ZHANG De-xian,HU Ming-ming.An Improved SVM Algorithm for Chinese Text Classification[J].Computer Simulation,2009,26(7):164-167. |
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| Authors: | GONG Zhi-le ZHANG De-xian HU Ming-ming |
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| Affiliation: | 1.School of Information Science and Engineering;Henan University of Technology;Zhengzhou Henan 450001;China;2.School of Computer;Xi'an University of Electronic Science and Technology;Xi'an Shanxi 710071;China |
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| Abstract: | In the text classification field,using Support Vector Machines(SVM) algorithm can obtain a satisfactory generalization ability of classification under the condition of small samples..But the parameters of the Support Vector Machines decide its learning performance and generalization ability.To enhance the performance of Support Vector Machines(SVM) algorithm,this improved text classification algorithm(IA-SVM) uses immunity algorithm(IA) to optimize the parameters of traditional SVM algorithm union,thus decr... |
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