基于支持向量机的文本分类方法研究与特征选择优化

本文主要探讨了在VMware环境下安装最新版Mac OS X Server 10.9（也称为Mac OS X Mountain Lion）时，结合支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行文本分类的方法。在信息技术领域，文本分类是关键应用之一，特别是在信息检索、搜索引擎和数字化图书馆等领域，它有助于快速准确地筛选和组织大量文本数据。 首先，作者系统地研究了文本分类的三个关键步骤：文本表示、特征选择和分类器训练。文本表示阶段，作者关注如何处理停用词，通过构建适合文本分类的停用词表，减少向量维度，提高效率。特征选择方面，作者介绍了常见的方法，并提出了基于类内频率的特征选择函数，特别适应于支持向量机的特性。 接下来，作者对比了朴素贝叶斯、K-近邻（KNN）和支持向量机三种文本分类算法，发现支持向量机在稳定性、精度和性能上表现优秀，被选定为主要的分类方法。为了进一步优化，作者结合了粗糙集和SVM的优点，提出了一种融合粗糙集约简的文本分类方法，通过降低向量维度，降低了训练时间，增强了模型的实用性。 在实践中，作者实现了一个具备实用性的文本分类实验系统，不仅可用于特征选择和权重计算的研究，还能用于实际的语料库训练和测试。这使得研究人员能够有效地应用这些技术来处理大规模文本数据。 最后，论文总结了对文本分类未来研究的展望，强调了在信息技术快速发展的背景下，如何持续改进文本分类算法以满足日益增长的信息处理需求。这篇硕士论文深入探讨了在VMware环境中，如何通过支持向量机优化文本分类过程，以提升信息处理的效率和准确性。