-
公开(公告)号：CN110377732A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910567013.X
申请日：2019-06-27
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于样本缩放的文本分类的方法，通过计算数据样本到分类超平面的距离，找到离支持向量机的分类面较远的样本并予以删除，并根据这个距离来对剩余的样本赋予相应的权值，然后用这些加权后的数据样本进行支持向量机的训练。本发明所提出的分类方法首先对样本数据进行约减，然后再对数据进行相应的加权，以此来用于在支持向量机进行文本分类。不仅可以降低噪声数据对支持向量机分类的影响，提高模型的噪声抗扰度，而且还减少了支持向量的数量，获得了更好的文本分类准确率。
Search Results
1
records
(took 0.012 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
