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《华北电力大学(河北)》 2005年
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分类分析的研究与实现

崔克彬  
【摘要】:支持向量机(SVM)作为基于统计学习理论的一种机器学习方法,具有良好的分类性能。可理解的分类模式对人类专家是非常重要的,然而SVM 的分类模式却不为人类专家所理解。本文介绍了四种具有归纳偏置的布尔核函数,我们利用这四种核函数构造出一种新颖的决策规则分类器DRC-BK。实验表明,本文提出的DRC-BK 在文本分类领域和非文本分类领域都具有优秀的分类性能。DRC-BK 的一个不足之处就是产生的规则集比较大。本文给出了一个有效的解决途径,提出了加权SVM 法线规则集筛选算法。实验表明,使用该算法后,DRC-BK 的规则集得到很大程度的压缩,同时,分类性能亦有所提高。
【学位授予单位】:华北电力大学(河北)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP18

【共引文献】
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