基于混合特征与混合核函数的机器学习文本分类优化

"随着互联网技术的飞速发展，大量的文本数据涌现，人工文本分类已难以应对海量信息。因此，基于机器学习的文本分类研究与实现成为当前的研究焦点。本文主要探讨了文本分类技术的关键组成部分，即特征选择和文本分类算法。 在特征选择部分，作者提出了一个创新的方法——基于卡方统计量（CHI）和互信息（MI）的混合特征选择方法（CHMI）。CHMI针对卡方统计量对低频词过于敏感的问题，引入词频因子进行优化，同时修正互信息方法对类别过度敏感的问题。这种混合策略旨在提高对低频词和类别分类的准确性，实验结果显示，与传统的卡方和互信息方法相比，CHMI在支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯和K最近邻（KNN）等分类器上能显著提升分类精度。 在文本分类算法方面，文章选择了支持向量机（SVM）作为核心分类器。作者特别设计了一种混合核函数，结合多项式核函数和高斯核函数，融合了多项式核函数对整体特征的提取能力和高斯核函数对局部特征的精细处理优势，从而避免了多项式核函数在处理大量数据时可能的过拟合问题。 此外，本文还提出了一种利用余弦相似度的支持向量机多分类算法。这种算法通过一对一策略处理多分类问题，利用余弦相似度衡量待分类文本与各个类别之间的相似度，减少误分类的可能性，有效地降低了计算复杂度并提高了分类准确率。 本文在文本特征选择和分类算法上进行了深入研究，旨在提升文本分类技术的性能，以适应大数据时代的挑战。通过实验证明，这些改进方法在实际应用中具有显著的优势，为文本分类领域的研究和实践提供了新的视角和方法。"