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基于支持向量机与无监督聚类相结合的中文网页分类器
被引量：
108
1
作者
李晓黎
刘继敏
史忠植
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第1期62-68,共7页
提出了一种将支持向量机与无监督聚类相结合的新分类算法 ,给出了一种新的网页表示方法并应用于网页分类问题 .该算法首先利用无监督聚类分别对训练集中正例和反例聚类 ,然后挑选一些例子训练 SVM并获得 SVM分类器 .任何网页可以通过比...
提出了一种将支持向量机与无监督聚类相结合的新分类算法 ,给出了一种新的网页表示方法并应用于网页分类问题 .该算法首先利用无监督聚类分别对训练集中正例和反例聚类 ,然后挑选一些例子训练 SVM并获得 SVM分类器 .任何网页可以通过比较其与聚类中心的距离决定采用无监督聚类方法或 SVM分类器进行分类 .该算法充分利用了 SVM准确率高与无监督聚类速度快的优点 .实验表明它不仅具有较高的训练效率 ,而且有很高的精确度 .
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关键词
支持向量机
无监督聚类
中文网页分类器
INTERNET
机器学习
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职称材料
基于决策支持向量机的中文网页分类器
被引量：
19
2
作者
贺海军
王建芬
+1 位作者
周青
曹元大
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第2期47-48,共2页
提出了基于决策支持向量机的中文网页分类算法。把支持向量机方法和二叉决策树的基本思想结合起来构成多类别的分类器，用于中文网页分类，从而减少支持向量机分类器训练样本的数量，提高训练效率。实验表明，该方法训练数据规模大大减...
提出了基于决策支持向量机的中文网页分类算法。把支持向量机方法和二叉决策树的基本思想结合起来构成多类别的分类器，用于中文网页分类，从而减少支持向量机分类器训练样本的数量，提高训练效率。实验表明，该方法训练数据规模大大减少，训练效率较高，同时具有较好的精确率和召回率。
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关键词
决策
支持向量机
中文网页分类器
决策树
统计学习理论
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职称材料
题名
基于支持向量机与无监督聚类相结合的中文网页分类器
被引量：
108
1
作者
李晓黎
刘继敏
史忠植
机构
中国科学院计算技术研究所
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2001年第1期62-68,共7页
基金
国家自然科学基金!(6 980 30 10 )
国家"八六三"高技术研究发展计划!(86 3-5 11-946 -0 10 )资助
文摘
提出了一种将支持向量机与无监督聚类相结合的新分类算法 ,给出了一种新的网页表示方法并应用于网页分类问题 .该算法首先利用无监督聚类分别对训练集中正例和反例聚类 ,然后挑选一些例子训练 SVM并获得 SVM分类器 .任何网页可以通过比较其与聚类中心的距离决定采用无监督聚类方法或 SVM分类器进行分类 .该算法充分利用了 SVM准确率高与无监督聚类速度快的优点 .实验表明它不仅具有较高的训练效率 ,而且有很高的精确度 .
关键词
支持向量机
无监督聚类
中文网页分类器
INTERNET
机器学习
Keywords
support vector machine, clustering, text classification
分类号
TP393.409 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于决策支持向量机的中文网页分类器
被引量：
19
2
作者
贺海军
王建芬
周青
曹元大
机构
北京理工大学计算机科学工程系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第2期47-48,共2页
文摘
提出了基于决策支持向量机的中文网页分类算法。把支持向量机方法和二叉决策树的基本思想结合起来构成多类别的分类器，用于中文网页分类，从而减少支持向量机分类器训练样本的数量，提高训练效率。实验表明，该方法训练数据规模大大减少，训练效率较高，同时具有较好的精确率和召回率。
关键词
决策
支持向量机
中文网页分类器
决策树
统计学习理论
Keywords
Support vector machine(SVM)
Decision tree
Web page
Classification
分类号
TP393.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于支持向量机与无监督聚类相结合的中文网页分类器
李晓黎
刘继敏
史忠植
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2001
108
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职称材料
2
基于决策支持向量机的中文网页分类器
贺海军
王建芬
周青
曹元大
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2003
19
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职称材料
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