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一种新的基于SVM的文本分类增量学习算法
引用本文:曹建芳,王鸿斌.一种新的基于SVM的文本分类增量学习算法[J].电子科技导报,2009(12):68-71.
作者姓名:曹建芳  王鸿斌
作者单位:忻州师范学院计算机系
摘    要:文本分类将自然语言文本按内容归入一个或多个预定义类别中,在许多信息组织和管理中都是一项重要的内容。不同算法的分类;佳确性各不相同。在文本分类领域,SVM分类器是一种常用且效果较好的分类器,具有较严密的理论基础。对SVM分类器进行了分析,提出了利用增量模式实现多类文本分类的算法。实验表明:增量方法大大减少新类增加时分类器更新所需要的学习步骤和时间,是一种较好的分类算法。

关 键 词:机器学习  支持向量机  文本分类  多分类问题  增量学习  特征提取
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