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K-NN与SVM相融合的文本分类技术研究 被引量：10

A research on text categorization based on the fusion of K-NN and SVM
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摘要 提出了一种改进的K-NN (K Nearest Neighbor)与SVM (Support Vector Machine)相融合的文本分类算法.该算法利用文本聚类描述K-NN算法中文本类别的内部结构,用sigmoid函数对SVM输出结果进行概率转换,同时引入CLA(Classifier's Local Accuracy)技术进行分类可信度分析以实现两种算法的融合.实验表明该算法综合了K-NN与SVM在分类问题中的优势,既有效地降低了分类候选的数目,又相应地提高了文本分类的精度,具有较好的性能.
作者 王强 王晓龙 关毅 徐志明
机构地区 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期19-24,共6页 Chinese High Technology Letters
基金 国家自然科学基金，国家高技术研究发展计划(863计划)
关键词 SVM 分类技术 融合 SIGMOID函数 VECTOR 可信度分析 分类算法 内部结构 文本类别 文本聚类 输出结果 分类问题 文本分类
分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
  • 相关文献

参考文献8

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二级参考文献4

共引文献47

同被引文献77

引证文献10

二级引证文献17

高技术通讯
2005年 第5期

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