支持向量机在文本分类中的应用与研究
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更新于2024-08-10
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"这篇硕士学位论文主要探讨了基于支持向量机(SVM)的文本分类方法,结合了离散化算法和粗糙集理论,旨在提高文本分类的效率和准确性。"
在文本分类领域,离散化算法是将连续数据转换为离散数据的重要手段,它有助于减少数据的复杂性,增强数据的可解释性,并为后续的机器学习任务提供便利。论文中提到的离散化方法包括等距离划分和等频划分。等距离划分是将数据区间按照固定间隔进行切割,而等频划分则是根据数据分布情况,保证每个区间包含相同数量的数据点。这些方法对于处理文本数据中的词汇频率和向量表示至关重要。
支持向量机(SVM)是一种监督学习模型,尤其适用于文本分类。SVM通过构建最大边距超平面来划分不同类别的文本,能有效处理高维特征空间。论文中提到了特征选择的重要性,特征选择可以减少无关或冗余特征,提高模型的泛化能力。作者构建了一种基于类内频率的特征选择函数,以优化用于SVM的特征集合。
论文还比较了朴素贝叶斯、K近邻(KNN)和SVM这三种文本分类方法。朴素贝叶斯假设特征之间相互独立,KNN依赖于最近邻的类别决定待分类项,而SVM由于其结构风险最小化策略和核技巧,通常在稳定性、准确性和处理非线性问题上表现更优。
为了进一步提升SVM的性能,论文提出了将粗糙集理论与SVM相结合的文本分类方法。粗糙集理论可以从原始特征中提取出最具区分性的子集,降低数据维度,从而缩短SVM的训练时间,提高分类速度。
作者实现了一个包含特征选择和权重计算功能的文本分类实验系统,该系统可以对不同语料进行训练和测试,具有较强的实用性。最后,论文对未来的研究方向进行了展望,可能包括特征选择的优化策略、新型的集成学习方法以及深度学习在文本分类中的应用等。
关键词:文本分类;特征选择;粗糙集;支持向量机
这篇论文深入研究了文本分类的关键技术,特别是如何利用离散化、SVM和粗糙集提高分类效果,对于理解和改进文本分类算法具有重要价值。
2013-11-26 上传
2018-11-29 上传
2014-04-12 上传
2013-08-09 上传
2020-06-26 上传
2014-09-04 上传
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Yu-Demon321
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