支持向量机在文本分类中的应用与特征选择研究

"这篇硕士论文主要探讨了基于支持向量机(SVM)的文本分类方法，包括文本的向量模型表示、特征选择以及分类器训练。作者崔彩霞在王素格教授指导下，研究了文本分类的重要性和应用背景，提出了新的特征选择函数，并结合粗糙集理论优化了SVM的训练过程。" 在文本分类中，评测指标是评估分类效果的关键。常见的评测指标包括准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1分数(F1 Score)。准确率是指分类正确的样本占总样本的比例，精确率是分类为正类的样本中真正为正类的比例，召回率是真正类样本被正确分类的比例，而F1分数是精确率和召回率的调和平均数，用于综合评估分类性能。 在特征选择方面，文中提到了基于类内频率的特征选择函数，该函数强调特征在某一类中的平均出现次数，与该类中特征的文档数成正比，与含有该特征的类别数成反比。这样选择的特征能更好地代表某一类，增强类别的区分能力。与传统的特征选择方法相比，如互信息(Information Gain)、卡方检验(Chi-squared Test)，这种新方法在支持向量机的上下文中可能具有更好的表现。 支持向量机(SVM)是一种有效的监督学习算法，特别适用于小样本、高维数据的分类。SVM通过构造最大间隔超平面来划分数据，能处理非线性问题并具有泛化能力强的特点。论文对比了朴素贝叶斯(Naive Bayes)、K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)和SVM的分类效果，指出SVM在稳定性、精度和性能上具有优势。 为了进一步提升SVM的效率，论文引入了粗糙集(Rough Set)理论，通过约简减少特征维度，从而缩短了训练时间。粗糙集的约简过程能够去除冗余和无关特征，保留对分类影响最大的特征，这对于高维文本数据尤其有益。 最后，论文实现了一个实用性强的文本分类实验系统，不仅可以进行特征选择和权重计算的研究，还可以直接对不同语料进行训练和测试，为后续的文本分类研究提供了便利。 关键词涉及到文本分类、特征选择、粗糙集和支持向量机，这些都是该论文研究的核心内容。通过这些方法和技术，研究旨在提高文本分类的效率和准确性，为信息检索、搜索引擎优化等领域提供更高效的技术支持。