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| 基于粗糙集与相关向量机的文本分类新方法 | |
| 引用本文： | 洪智勇,刘华,邓维斌,秦克云.基于粗糙集与相关向量机的文本分类新方法[J].计算机仿真,2010,27(7):183-186. |
| 作者姓名： | 洪智勇 刘华 邓维斌 秦克云 |
| 作者单位： | 1. 五邑大学计算机学院,广东,江门,529020;西南交通大学信息科学与技术学院,四川,成都,610031 2. 五邑大学数学与计算科学学院,广东,江门,529020 3. 西南交通大学信息科学与技术学院,四川,成都,610031 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金，广东省自然科学基金研究项目 |
| 摘 要： | 研究信息检索优化问题,在文本分类领域,分类方法由于训练样本的混合重叠及文本的维度过高而导致分类精度及效率的下降,为了提高分类精度,把粗糙集理论与相关向量机相结合,提出一种新的文本分类方法,首先依据粗糙集理论对决策表进行属性约简,把冗余的属性从决策表中删去,降低了文本的维数,利用相关相量机具有对噪声数据不太敏感、无需多余参数调整等特点,对文本进行分类.新方法能充分利用二者的优势,同时克服了RVM本身弱点,很好地解决了上述问题,进行仿真与其它分类算法进行比较,证明新方法能够有效提高分类精度,可为设计提供实用有效的算法. |
| 关 键 词： | 文本分类 相关向量机 粗糙集 |
One Novel Text Classification Approach Based on Rough Set and RVM |
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