基于粗糙集与支持向量机的文本分类方法研究

"决策表约简与核-vmware下安装macos 10.9最新版的方法mac os x server 10.6版本" 本文主要探讨了决策表约简与核在信息技术领域的应用，特别是在虚拟化环境如VMware中安装MacOS的操作。首先，文章引入了粗糙集理论，这是一种由波兰数学家Pawlak在1982年提出的用于处理模糊和不确定知识的数学工具。粗糙集理论的核心在于通过知识约简来提取数据的决策规则，而无需依赖额外的先验信息。 在粗糙集的基本概念部分，文章提到了知识与不可区分关系。论域是所有感兴趣对象的集合，而等价关系则定义了对象间的相似性。不可区分关系是基于属性集P来判断对象是否具有相同属性的等价关系，这种关系揭示了论域知识的颗粒状结构。决策表是粗糙集理论中的一个重要概念，它用于表达对象的属性和属性值，是知识表达和处理的基础。约简则是通过去除冗余信息，保持决策能力不变的过程，而核是约简后保留的关键属性集，它对决策表的简化起到关键作用。 另一方面，论文还涉及了基于支持向量机（SVM）的文本分类方法。文本分类是信息检索和管理的关键技术，面对互联网上大量文本信息，SVM因其高精度和稳定性成为有效的分类工具。作者讨论了文本分类的三个主要步骤：向量模型表示、特征选择和分类器训练。在向量表示中，作者建立了适合分类的停用词表，降低了向量维度。在特征选择方面，提出了基于类内频率的特征选择函数，优化了SVM的性能。此外，将粗糙集与SVM结合，利用粗糙集的约简特性减少特征维度，从而加速了SVM的训练过程。 最后，作者实现了一个文本分类实验系统，这个系统不仅可用于特征选择和权重计算的研究，还能直接进行文本的训练和测试。同时，对未来文本分类的研究方向进行了展望，强调了特征选择、粗糙集与SVM的融合以及性能优化等领域的潜在研究价值。 关键词：文本分类，特征选择，粗糙集，支持向量机