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提出基于改进PSO优化支持向量机的文本分类方法，首先采用向量空间模型对文本特征进行提取，使用互信息对文本特征进行降维，然后提出改进PSO算法，该算法可实现对SVM参数的精确、稳定、快速优化选择，对支持向量机进行训练，使用训练后的分类器对新的文本进行分类，实验结果表明该方法具有良好的分类性能。
基于改进PSO的SVM文本分类研究
【摘 要】
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提出基于改进PSO优化支持向量机的文本分类方法，首先采用向量空间模型对文本特征进行提取，使用互信息对文本特征进行降维，然后提出改进PSO算法，该算法可实现对SVM参数的精确、稳
【机 构】
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陕西理工学院
【出 处】
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电脑开发与应用
【发表日期】
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2010年10期
【基金项目】
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陕西省教育厅科研项目（08JK241）,陕西理工学院科研基金资助项目（SLG0818）.
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