多类支持向量机文本分类方法

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。     

支持向量机的中文文本分类研究

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,在文本分类领域取得了很好的效果。使用支持向量机进行了文本分类的研究,实现了一个中文文本自动分类系统,并给出了实验结果。     

支持向量机在文本分类中的研究与应用

运用人工智能相关技术实现海量数据文本的自动化分类识别,将有限的人力从海量数据中解放出来,已成为促进工作发展的重要途径.主要运用SVM文本分类技术对数据文本进行自动筛选和智能分类,详细介绍了SVM文本分类方法的系统结构、分词、特征选择、评估方法、模型训练和分类识别的过程,并针对语料库中的大量文本进行分类实验.结果表明,该方法具有较好的分类效果.     

基于主动学习支持向量机的文本分类

提出基于主动学习支持向量机的文本分类方法,首先采用向量空间模型（VSM）对文本特征进行提取,使用互信息对文本特征进行降维,然后提出主动学习算法对支持向量机进行训练,使用训练后的分类器对新的文本进行分类,实验结果表明该方法具有良好的分类性能。     

支持向量机在文本分类上的研究

该文是对当前支持向量机在文本分类上的应用进行研究。先介绍了支持向量机的基本方法．再通过对不同方法的支持向量札分类算法的比较,进行一个总体酌描述和概括开对未来发展发向做了一个预测。     

基于支持向量机的中文文本分类模型研究

支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的新一代学习算法，适宜构造高维有限样本模型，具有很好的分类精度和泛化性能。文中介绍了中文文本分类过程，将支持向量机应用于中文文本分类模型中，对分类器参数选择进行了分析和讨论。实验分析表明，该系统在较小训练集条件下可以取得较好的分类效果。     

支持向量机在文本分类上的研究

该文是对当前支持向量机在文本分类上的应用进行研究。先介绍了支持向量机的基本方法,再通过对不同方法的支持向量机分类算法的比较,进行一个总体的描述和概括。并对未来发展发向做了一个预测。     

基于支持向量机的中文文本分类模型研究

支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的新一代学习算法,适宜构造高维有限样本模型,具有很好的分类精度和泛化性能。文中介绍了中文文本分类过程,将支持向量机应用于中文文本分类模型中,对分类器参数选择进行了分析和讨论。实验分析表明,该系统在较小训练集条件下可以取得较好的分类效果。     

基于模糊集和支持向量机的文本流派分类方法

针对目前流派分类技术分类性能不够好的问题,将支持向量机和模糊集理论的优点结合起来,提出了一种基于模糊集和支持向量机的文本流派分类方法。并以电影评论作为数据集,比较和分析了该方法在不同文本特征生成方法、不同特征数目下的分类效果,并与SVM方法进行了比较,实验结果表明其微平均查准率要优于SVM方法。理论和实验都证明了提出的方法可以取得较好的分类性能。     

一种基于主动学习支持向量机哈萨克文文本分类方法

将文本分类理论应用于哈萨克语中,给出基于支持向量机的哈萨克文文本分类系统的设计思想.从哈萨克语言学的角度对哈萨克文分析,提出哈萨克文词干提取的方法.在对支持向量机的理论分析基础上,提出主动学习算法对支持向量机进行训练,使用训练后的分类器对新的文本进行分类.实验结果表明,该方法在哈萨克文文本分类中能获得可接受的分类性能.     

基于支持向量机的肿瘤分类特征基因选取

依据基因表达谱有效建立肿瘤分类模型的关键在于准确找出决定样本类别的一组特征基因．针对该问题,在分析肿瘤基因表达谱特征的基础上,研究了肿瘤分类特征基因选取问题．首先,提出了一种新的类别可分性判据以滤除分类无关基因,并采用支持向量机作为分类器进行特征基因分类性能的检验．然后,采用两两冗余分析及基于支持向量机分类模型的灵敏度分析法进行冗余基因的剔除．以急性白血病亚型分类特征基因选取为例进行实验,结果表明了上述方法的可行性和有效性．     

基于支持向量机的滚动轴承质量检测方法

介绍了基于支持向量机的分类机制,分析了滚动轴承振动信号的特点和质量检测的要求,提供了振动信号特征的选择方法。在此基础上,建立了基于支持向量机的滚动轴承检测方法,实例证明该检测方法是完全可行的:能够同时满足检测的实时性和灵活性要求。     

支持向量机组合分类及其在文本分类中的应用

针对标准支持向量机对野值点和噪音敏感，分类时明显倾向于大类别的问题，提出了一种同时考虑样本差异和类别差异的双重加权支持向量机。并给出了由近似支持向量机结合支持向量识别算法，识别野值点和计算样本重要性权值的方法．双重加权支持向量机和近似支持向量机组合的新分类算法尤其适用于样本规模大、样本质量不一、类别不平衡的文本分类问题．实验表明新算法改善了分类器的泛化性能。比传统方法具有更高的查准率和查全率．     

一种基于紧密度的半监督文本分类方法

自动的文本分类已经成为一个重要的研究课题。在实际的应用情况下,很多训练语料都只有一个数目有限的正例集合,同时语料中的正例和未标注文档在数量上的分布通常也是不均衡的。因此这种文本分类任务有着不同于传统的文本分类任务的特点,传统的文本分类器如果直接应用到这类问题上,也难以取得令人满意的效果。因此,本文提出了一种基于紧密度衡量的方法来解决这一类问题。由于没有标注出来的负例文档,所以,本文先提取出一些可信的负例,然后再根据紧密度衡量对提取出的负例集合进行扩展,进而得到包含正负例的训练集合,从而提高分类器的性能。该方法不需要借助特别的外部知识库来对特征提取,因此能够比较好的应用到各个不同的分类环境中。在TREC’05(国际文本检索会议)的基因项目的文本分类任务语料上的实验表明,该算法在解决半监督文本分类问题中取得了优异的成绩。     

基于支持向量机的肿瘤形状特征分类

当两类中的样本数量差别较大时,支持向量机的分类能力将会下降。该文提出了一种支持向量机新算法——DFP-PSVM,将有约束条件的二次规划问题转换为无约束二次规划问题,并通过优化计算来实现。为了克服传统的蛇形算法不能收敛于边缘凹陷处以及初始化过于敏感的缺点,采用基于可变形模型的梯度矢量流方法,提取了乳腺X光片中的肿瘤区域,分析了3个基于边缘的价矩。将其他肿瘤形状特征作为DFP-PSVM分类算法的特征输入,进行恶性肿瘤和良性肿瘤的计算机辅助诊断。实验表明,在小样本、两类样本数量“严重不均衡”的情况下,该算法有着较强的分类能力。     

基于支持向量机的语义图像分类研究

随着多媒体数据库的不断发展,传统的利用关键词进行图像检索已经越来越不能满足图像检索的需要,基于内容的图像检索已成为当前的研究热点。对图像的颜色和纹理特征进行提取,融合图像的颜色和纹理特征作为图像的特征向量,用支持向量机实现图像的低层特征和高级语义间的关联。实验结果表明,多特征的图像检索要比单一的特征检索效果好,在HSV颜色特征的基础上引入灰度共生矩阵纹理特征后可有效提高检索效率,而且采用支持向量机融合多特征可成功用于图像的语义的检索。     

SVM文本分类中一种新的特征提取方法

随着互联网的迅速发展,面向重要网络媒体海量发布信息实现智能分类,对于网络信息监管、舆论引导工作有着深远的意义。文中针对在文本分类中的特征选取问题,描述了一种基于法矢量权重的特征评价和选取方法。将此方法与SVM学习算法进行结合,在路透社标准文本测试集上进行了对比评估。实验结果显示,此特征选取方法相对于传统的特征选取方法可以产生更优的分类性能。此特征提取方法提供一种有效的途径,在基本保持分类器性能的前提下显著地减少特征空间的维数,进而提升系统的资源利用效率。     

基于机器学习的文本分类技术的研究

基于机器学习的文本分类是近年来信息检索领域的热门研究技术,并且取得了较大进展.本文对文本分类的定义、文本表示进行了详细的阐述,介绍了SVM等一系列机器学习的文本分类方法和文本分类效果评估手段,指出了进一步的研究方向.     

文本分类中一种特征选择方法的改进

特征选择在文本分类中是非常必要的,这是由于它可以使分类更加有效与准确。本文根据特征选择方法χ2统计方法的不足,对χ2统计进行改进,并在支持向量机分类算法上进行实验。实验结果表明改进的方法可以提高分类的准确度。