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基于损失最小化的SVM多类网页分类算法

A STRUCTURAL-LOSS-MINIMIZATION-BASED SUPPORT VECTOR MACHINES APPROACH FOR MULTI-CLASS HYPERTEXT CLASSIFICATION
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摘要 本文提出一种基于损失最小化的SVM多类网页分类算法,该算法在多类的网页分类问题上将基于损失最小化的SVM分类算法和KNN相结合,在选择分类器顺序的问题上采用剩余样本最小错误率方法。实验表明该方法简单有效,较大地提高了SVM分类算法的准确性。 A multi-class SVM algorithm for hypertext categorization based on lost-minimization is proposed.In this algorithm,traditional KNN method is corporated into SVM while handling Multi-calss hypertext categorization tasks.The sequence of the classifiers is based on the minimization of the errors of the hold-out samples,Experimental results show the proposed algorithm can perform well with comparison to traditional SVM.
作者 邵浩然 张亮 马范援
机构地区 上海交通大学计算机科学与工程系
出处 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2005年第7期16-17,50,共3页 Computer Applications and Software
基金 上海市科委基础研究重点项目(02DJ14045) 南通市科委创新计划项目资助(A0020)
关键词 分类算法 SVM 最小化 网页 最小错误率 分类问题 KNN 分类器 准确性 Hypertext categorization Vector space model Support vector machines Lost minimization KNN classifier
分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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共引文献563

计算机应用与软件
2005年 第7期

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