【摘 要】
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Web文本分类是数据挖掘领域的研究热点。针对Web文本数据集高维和不平衡的特点,将模糊隶属度和平衡因子引入近似支持向量机,提出模糊加权近似支持向量机。首先计算样本的平均
【基金项目】
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江西省科技支撑计划项目(2009BGB01900);江西省自然科学基金项目(2009JX02367)
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Web文本分类是数据挖掘领域的研究热点。针对Web文本数据集高维和不平衡的特点,将模糊隶属度和平衡因子引入近似支持向量机,提出模糊加权近似支持向量机。首先计算样本的平均密度,并结合样本数量求得平衡因子,克服传统加权算法仅以样本数为依据设置权值的缺陷,缓解数据不平衡造成的分类超平面偏移;再计算样本的模糊隶属度,消除噪声和奇异点造成的分类误差;近似支持向量机相比标准支持向量机具有明显的速度优势,更加适用于高维数据分类。实验表明,算法能有效提高不平衡数据的分类精度,在Web文本的训练速度和分类质量上有一定提高。
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