| 多类支持向量机在文本分类中的应用 |
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| 引用本文： | 张苗,张德贤.多类支持向量机在文本分类中的应用[J].计算机与现代化,2008(5):104-107. |
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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,河南,郑州,450001 |
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| 摘 要： | 传统的支持向量机（SVM）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。本文在对现有主要的四种多类支持向量机分类算法讨论的基础上,结合文本分类的特点,详细介绍了决策树支持向量机和几种改进多类支持向量机方法在文本分类中的应用。
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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 |
| 文章编号： | 1006-2475(2008)05-0104-03 |
| 修稿时间： | 2007年5月11日 |
Application of M-SVMs in Text Categorization |
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| ZHANG Miao,ZHANG De-xian.Application of M-SVMs in Text Categorization[J].Computer and Modernization,2008(5):104-107. |
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| Authors: | ZHANG Miao ZHANG De-xian |
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| Affiliation: | (Henan University of Technology,Zhengzhou 450001,China) |
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| Abstract: | How to effectively extend support vector machines(SVM) for multi-category classification is still an on-going research issue.This paper presents a general overview of existing representative methods for multi-category support vector machines and systematically compares them.The use in text categorization of multi-category support vector machines is also introduced. |
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| Keywords: | text categorization machine learning support vector machines(SVM) multi-category SVM |
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