【摘 要】
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渐进直推支持向量机(PTSVM)扩展了直推支持向量机(TSVM)，有效地解决了不同样本分布需要人工指定工作集正负样本比例问题。但是，把二分类扩展到多分类并非易事。本文提出了一种
【机 构】
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西安工程大学计算机学院 陕西 西安 710048
【出 处】
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第三届全国信息检索与内容安全学术会议
论文部分内容阅读
渐进直推支持向量机(PTSVM)扩展了直推支持向量机(TSVM)，有效地解决了不同样本分布需要人工指定工作集正负样本比例问题。但是，把二分类扩展到多分类并非易事。本文提出了一种基于渐进直推支持向量机的半对半(HAH)多类文本分类算法，实验证明，在训练速度、测试速度、模型大小方面，明显优于一对其它(OAA)、一对一(OAO)、导向决策非循环图(DDAG)方法，分类的准确性与OAA、OAO、DDAG基本接近，比较适合于处理大规模文本数据的多类分类。
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