【摘 要】
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在优化分类技术的研究中,文本特征化后通常具有高维性和不平衡性的特点,导致传统的分类算法准确率不高的问题。针对文本分类器的性能容易受到核函数和参数的影响的问题,为提
【机 构】
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桂林理工大学现代教育与技术中心,桂林理工大学信息科学与工程学院
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在优化分类技术的研究中,文本特征化后通常具有高维性和不平衡性的特点,导致传统的分类算法准确率不高的问题。针对文本分类器的性能容易受到核函数和参数的影响的问题,为提高文本分类器的准确性。采用支持向量机(SVM)的理论在文本分类技术同时将根据优化的粒子群算法(PSO)引入SVM分类算法中进行优化文本分类器的参数,将分类器的准确率作为PSO算法适应度函数通过粒子移动操作找出最佳参数并用SVM算法进行分类。在文本数据集上的仿真结果表明,与传统的算法相比,经PSO算法优化后的SVM文本分类器的准确性更高,PSO算法是一种有效的优化方法,能广泛应用于文本分类问题。
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