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《第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集》 2007年
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基于渐进直推支持向量机的半对半多类文本分类

张晓滨  尹英顺  赵培坤  马秀兰  
【摘要】:渐进直推支持向量机(PTSVM)扩展了直推支持向量机(TSVM),有效地解决了不同样本分布需要人工指定工作集正负样本比例问题。但是,把二分类扩展到多分类并非易事。本文提出了一种基于渐进直推支持向量机的半对半(HAH)多类文本分类算法,实验证明,在训练速度、测试速度、模型大小方面,明显优于一对其它(OAA)、一对一(OAO)、导向决策非循环图(DDAG)方法,分类的准确性与 OAA、OAO、DDAG 基本接近,比较适合于处理大规模文本数据的多类分类。

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1 张晓滨;尹英顺;赵培坤;马秀兰;;基于渐进直推支持向量机的半对半多类文本分类[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年
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