【摘 要】
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针对文本分类问题,从分片线性学习的角度出发,提出了一种文本分类的组合凸线性感知器模型.首先,对文本样本集进行预处理,包括特征选择、特征项赋权等;然后,分别利用生长支持
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61175004);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20121103110029);北京市自然科学基金资助项目(4112009)
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针对文本分类问题,从分片线性学习的角度出发,提出了一种文本分类的组合凸线性感知器模型.首先,对文本样本集进行预处理,包括特征选择、特征项赋权等;然后,分别利用生长支持组合凸线性感知器算法（growing support multiconlitron algorithm,GSMA）和支持组合凸线性感知器算法（support multiconlitron algorithm,SMA）构造组合凸线性感知器,对样本集进行分类.该模型基于支持向量机的最大间隔思想,通过集成线性分类器,实现了对2类数据的划分,具有计算
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