基于渐进直推支持向量机的半对半多类文本分类

【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。