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1.
提出了一种基于BP神经网络和主成分分析的文本分类模型。该模型利用主成分分析实现对特征矩阵的降维,通过大量的模拟实验逐步优化BP网络的各项参数。在20_newgroups数据集上的模拟实验表明,该模型具有较好的性能并能得到较高的分类精度。
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2.
提出了一种基于BP神经网络和主成分分析的文本分类模型。该模型利用主成分分析实现对特征矩阵的降维,通过大量的模拟实验逐步优化BP网络的各项参数。在20_newgroups数据集上的模拟实验表明,该模型具有较好的性能并能得到较高的分类精度。
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