基于粒子群的SVM分类算法

来源 :第四届全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会(SEWM2006) | 被引量 : 0次 | 上传用户：Lyre_00

【摘要】

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提出了基于粒子群优化技术的SVM文本分类算法,即PSOSVM算法.SVM文本分类的核心是一个有约束的高维优化问题.该算法的基本思想就是利用粒子群优化算法来解这个高维优化问题,用

【作者】

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江慧娜张国英

【机构】

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北京化工大学,信息科学与技术学院,北京,100029;北京石油化工学院,信息工程学院,北京,102617北京石油化工学院,信息工程学院,北京,102617

【出处】

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第四届全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会(SEWM2006)

【发表日期】

：

2006年7期

【关键词】

：

粒子群算法 SVM算法智能优化文本分类

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提出了基于粒子群优化技术的SVM文本分类算法,即PSOSVM算法.SVM文本分类的核心是一个有约束的高维优化问题.该算法的基本思想就是利用粒子群优化算法来解这个高维优化问题,用粒子种群的有指导的随机搜索技术,在样本空间内并行搜索,降低了计算代价,提高了文本分类的速度.以Rrudters-21578文本集为实验对象,实验显示PSOSVM算法比SVM降低了学习时间.

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