支持向量机在文本分类中的应用与研究

"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。