基于LDA模型和SVM的文本分类研究

LDA是生成武概率模型，从理论上说，具有其他模型无可比拟的建模优点；SVM分类算法在文本分类上具有独特的优异性能，本文将前者良好的文本表示性能、降维效果与后者强大的分类能力结合起来。实验表明，该方法克服了传统选择方法带来的分类性能受损问题，并且能够在降低数据维度的象件下提高分类的正确率。