| GA-SVM算法在文本分类中的应用研究 |
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| 引用本文： | 宋淑彩,庞慧,丁学钧.GA-SVM算法在文本分类中的应用研究[J].计算机仿真,2011,28(1):222-225. |
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| 作者姓名： | 宋淑彩 庞慧 丁学钧 |
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| 作者单位： | 河北建筑工程学院计算机系,河北,张家口,075000 |
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| 摘 要： | 文本特征维数通常高达几万且特征之间存在大量冗余和不相关信息,从而导致传统的分类方法效率低、分类准确率低.为了提高文本分类的快速性和准确性,提出了一种遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)相结合的文本分类方法.把文本特征组合看作遗传算法中一个染色体,并进行二进制编码,将支持向量机分类准确率作为遗传算法的适应度函数,对每一...
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| 关 键 词： | 文本分类 遗传算法 支持向量机 特征选择 |
Research of Text Categorization Based on Genetic Algorithm and Support Vector Machine |
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| SONG Shu-cai,PANG Hui,DING Xue-jun.Research of Text Categorization Based on Genetic Algorithm and Support Vector Machine[J].Computer Simulation,2011,28(1):222-225. |
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| Authors: | SONG Shu-cai PANG Hui DING Xue-jun |
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