最大散度差分类器及其在文本分类中的应用

宋枫溪; 刘树海; 杨静宇; 夏赛飞

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最大散度差分类器及其在文本分类中的应用

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提出的最大散度差分类器是在修正Fisher线性鉴别准则的基础上建立起来的,它与Rocchio和SVM分类器有着十分密切的联系.在国际标准语料库20 Newsgroups上进行的仿真实验结果表明,最大散度差分类器具有良好的文本分类性能,其正确识别率明显高于Naive Bayes和Rocchio,与SVM相当.

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来源
《计算机工程》 |2005年第5期|8-1050|共4页
作者
宋枫溪; 刘树海; 杨静宇; 夏赛飞;
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作者单位

炮兵学院2系;

合肥;

230031;

南京理工大学计算机系;

南京;

210094;

炮兵学院2系;

合肥;

230031;

南京理工大学计算机系;

南京;

210094;

炮兵学院2系;

合肥;

230031;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
最大散度差分类器; Naive Bayes分类器; Rocchi0分类器; SVM分类器; 文本分类;

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