收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于SVM算法的文本分类器的实现

张岩  
【摘要】:支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种新型机器学习方法,它是以统计学习理论为基础,较好地解决了非线性、高维数、局部小样本等实际问题。文本分类是基于内容的自动信息管理的核心技术。文本向量的最大特点是稀疏性大和维数高,支持向量机对于处理高维数的问题具有较大的优势。因此,支持向量机非常适用于文本分类问题,在文本分类中具有很大的应用潜力。由于支持向量机具有全局最优、结构简单、推广能力强等优点,近几年成为机器学习领域的研究热点并且广泛应用于文本分类等领域。本文简单介绍了文本分类的发展、研究现状、以及文本分类的过程。并在此基础上对SVM算法的理论进行了深入的研究,同时在该算法的基础上研究了基于SVM算法的文本分类系统,并对系统结构和运行结果进行了简单的分析。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 何耀平;徐丽珍;;自然场景下交通标志的自动识别算法[J];微计算机信息;2010年04期
2 王志伟;张晓龙;梁文豪;;利用SVM改进Adaboost算法的人脸检测精度[J];计算机应用与软件;2011年06期
3 胡荣;罗庆云;;SVM算法在文本分类中的研究[J];衡阳师范学院学报;2006年03期
4 米晓芳;王立宏;宋宜斌;;一种潜在语义索引差异模型[J];烟台大学学报(自然科学与工程版);2008年02期
5 张勇;;数字水印检测的SVM算法及其测试[J];曲阜师范大学学报(自然科学版);2009年02期
6 贾静平;张飞舟;柴艳妹;;基于支持矢量机和信任域的目标跟踪算法[J];北京大学学报(自然科学版)网络版(预印本);2008年01期
7 万翔;屈卫东;;支持向量机应用于燃气轮机故障诊断[J];微型电脑应用;2010年06期
8 于小宁;冯蓉;郭浩;;基于DSP的智能公路沥青路面裂纹自动检测系统研究[J];陕西科技大学学报(自然科学版);2011年04期
9 范劲松;方廷健;;基于粗集理论和SVM算法的模式分类方法[J];模式识别与人工智能;2000年04期
10 贺礼;周康源;冯焕清;李传富;杨振森;;乳腺超声图像序列的弹性特征病变分析[J];中国科学技术大学学报;2010年11期
11 黄晓红;谷冰冰;;基于SVM算法的薄板坯连铸连轧系统的数学模型研究[J];计算技术与自动化;2009年03期
12 杨振森;李传富;周康源;刘伟;冯焕清;;基于小波变换的超声图像纹理特征提取及前列腺癌诊断[J];航天医学与医学工程;2009年04期
13 夏兴宇;王竹林;张自宾;;基于支持向量机的控制系统故障诊断研究[J];中国测试;2009年06期
14 罗金玲;;空间目标识别的支撑矢量方法[J];计算机与信息技术;2010年06期
15 张珍珍;董才林;陈增照;何秀玲;;改进的结合密度聚类的SVM快速分类方法[J];计算机工程与应用;2011年02期
16 ;[J];;年期
17 ;[J];;年期
18 ;[J];;年期
19 ;[J];;年期
20 ;[J];;年期
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 于妮娜;基于支持向量机的水雷目标识别研究[D];哈尔滨工程大学;2007年
2 米晓芳;一种潜在语义索引差异模型及其应用[D];烟台大学;2007年
3 江川;基于AUC的SVM多类分类算法的优化[D];武汉科技大学;2007年
4 李俊;基于支持向量机的船舶交通事故预测研究[D];武汉理工大学;2008年
5 张晓芳;基于Pareto多目标优化的SVM多类分类算法的实现[D];武汉科技大学;2008年
6 岑杰;面向情报领域的文本自动分类系统的设计与实现[D];西安电子科技大学;2008年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978