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将SVM和二叉决策树结合起来构成SVM决策树的方法能够较好地解决多类文本分类问题,在此基础上引入了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的类间可分性度量方法,对SVM决策树分类器进行改进,实验表明,该方法有效地提高了SVM决策树多类分类器的分类精度和速度。
一种改进的SVM决策树文本分类算法
【摘 要】
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将SVM和二叉决策树结合起来构成SVM决策树的方法能够较好地解决多类文本分类问题,在此基础上引入了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的类间可分性度量方法,对SVM决策树分类器
【机 构】
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郑州大学信息管理系
【出 处】
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情报杂志
【发表日期】
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2010年08期
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