| SVMDT分类器及其在文本分类中的应用研究 |
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| 引用本文： | 韩家新,何华灿.SVMDT分类器及其在文本分类中的应用研究[J].计算机应用研究,2004,21(1):23-24,43. |
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| 作者姓名： | 韩家新 何华灿 |
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| 作者单位： | 1. 西北工业大学,计算机科学与工程系,陕西,西安,710072；西安石油学院,计算机科学与技术系,陕西,西安,710065
2. 西北工业大学,计算机科学与工程系,陕西,西安,710072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60273087) |
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| 摘 要： | 基于SVM(Support Vectort Machine)理论的分类器已经发展为一种通用的二值分类器，但它不量要于多值的场合。在分析经典的SVM分类算法和决策树分类算法的基础上，提出了将SVM和二叉决等掣结合的方法来实现多值分类器(SVMDT)，并将其应用于文本分类，实验表明在分类精度和速度上具有良好的性能。
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| 关 键 词： | 支持矢量机 二叉决策树 多值分类器 文本分类 |
| 文章编号： | 1001-3695(2004)01-0023-02 |
SVMDT Classifier and Its Application Research in Text Classification |
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| HAN Jia-xin,HE Hua-can.SVMDT Classifier and Its Application Research in Text Classification[J].Application Research of Computers,2004,21(1):23-24,43. |
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| Authors: | HAN Jia-xin HE Hua-can |
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| Abstract: | Classifier based on SVM(Support Vectort Machine) theory has been developed as a general-purpose two-class classifier, but it is not suitable for multi-class classification. In the paper two basic classification algorithms are analyzed and combined them into one multi-class classifier(SVMDT).It is applied in text classification and the experimental results show that it has good performance in classification precision and test speed. |
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| Keywords: | SVM( Support Vectort Machine) Binary Decision Tree Multi-class Classifier Text Classification |
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