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提出了一种基于BP神经网络和主成分分析的文本分类模型.该模型利用主成分分析实现对特征矩阵的降维,通过大量的模拟实验逐步优化BP网络的各项参数.在20_newgroups数据集上的模拟实验表明,该模型具有较好的性能,并能得到较高的分类精度.
基于主成分分析的自动文本分类模型
【摘 要】
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提出了一种基于BP神经网络和主成分分析的文本分类模型.该模型利用主成分分析实现对特征矩阵的降维,通过大量的模拟实验逐步优化BP网络的各项参数.在20_newgroups数据集上的
【机 构】
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浙江大学,湖南大学
【发表日期】
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2006年z2期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60421002);国家“973计划”项目(2004CB720302);湖南省自然科学基金项目(06JJ20049)
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