【摘 要】
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文章利用LDA模型进行文本降维和特征提取，并将传统分类算法置于集成学习框架下进行训练，以探讨是否能提高单一分类算法的分类准确度，并获得较优的分类效果，使LDA模型能够发挥更高的性能和效果，从而为文本分类精度的提高服务。同时，以Web of Science为数据来源，依据其学科类别划分标准，建立涵盖6个主题的实验文本集，利用Weka作为实验工具，以平均F值作为评价指标，对比分析了朴素贝叶斯、逻辑回归
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文章利用LDA模型进行文本降维和特征提取，并将传统分类算法置于集成学习框架下进行训练，以探讨是否能提高单一分类算法的分类准确度，并获得较优的分类效果，使LDA模型能够发挥更高的性能和效果，从而为文本分类精度的提高服务。同时，以Web of Science为数据来源，依据其学科类别划分标准，建立涵盖6个主题的实验文本集，利用Weka作为实验工具，以平均F值作为评价指标，对比分析了朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、K近邻算法4种传统分类算法以及AdaBoost、Bagging、Random Subspace 3种集成学习算法的分类效果。从总体上看，通过“同质集成”集成后的文本分类准确率高于单个分类器的分类准确率；利用LDA模型进行文本降维和特征提取，将朴素贝叶斯作为基分类器，并利用Bagging进行集成训练，分类效果最优，实现了“全局最优”。
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