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基于二叉树的多类SVM在Web文本分类中的应用研究

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【作者】 古丽娜孜孙铁利

【Author】 Gulinazi1,2,SUN Tie-Li1(1.Department of Computer,Yili Normal University,Yili,Xinjiang 835000,China;2.School of Computer Science of Northeast Normal University,Changchun,Jilin 130117,China)

【机构】 东北师范大学计算机学院伊犁师范学院计算机科学系

【摘要】 针对现有多分类支持向量机算法所存在的训练时间长、判别速度慢等问题,提出了一种二叉树多类支持向量机算法,该算法能够有效减少支持向量的个数,从而减少训练时间.为了验证算法的有效性,将该算法分别同l-v-r算法和l-v-1算法进行了比较,实验结果表明,提出的算法是有效可行的.

【关键词】 Web文本分类二叉树多分类SVM
【基金】 吉林省科技发展规划项目(20090503);教育部科技发展中心项目(20090043110010)
【所属期刊栏目】 信息科学与技术 (2011年01期)
  • 【分类号】TP391.1
  • 【被引频次】8
  • 【下载频次】142
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