论文部分内容阅读
特征具有高维、稀疏性。为提高了文本自动分类准确率，针对PCA提取特征需要对大规模文本进行批处理，影响文本的准确率等，提出一种基于增量主元分析方法（CCIPCA）和最二小乘向量机（LSSVM）相结合的文本自动分类算法（CCIPCA—LSSVM）。首先通过互信法选择文本特征，然后采用CCIPCA高维文本特征进行提取，降低特征维数，消除冗余特征，最后采用LSSVM对提取特征进行学习，并通过粒子群算法对分类器优化，建立最优文本自动分类模型。仿真结果表明，相对于其它文本分类算法，CCIPCA—LSSVM提高了文本分