【摘 要】
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基于词空间的分类方法很难处理文本的高维特性和捕获文本语义概念.利用核主成分分析和支持向量机,提出一种通过约简文本数据维数抽取语义概念、基于语义概念进行文本分类的新
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基于词空间的分类方法很难处理文本的高维特性和捕获文本语义概念.利用核主成分分析和支持向量机,提出一种通过约简文本数据维数抽取语义概念、基于语义概念进行文本分类的新方法.首先将文档映射到高维线性特征空间消除非线性特征,然后在映射空间中通过主成分分析消除变量之间的相关性,实现降维和语义概念抽取,得到文档的语义概念空间,最后在语义概念空间中采用支持向量机进行分类.通过新定义的核函数,不必显式实现到语义概念空间的映射,可在原始文档向量空间中直接实现基于语义概念的分类.利用核化的GHA方法自适应迭代求解核矩阵的特征
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