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提出一种基于马氏超椭球学习机的多类文本分类算法。对每一类训练样本，训练马氏超椭球学习机，使其包含该类尽可能多的样本，同时将噪音点排除在外。对于待分类样本，通过待分类样本的映射到每个超椭球球心的马氏距离确定其类别。实验结果表明，该算法提高了分类精度和分类速度。
基于马氏椭球学习机的多类文本分类算法
【摘 要】
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提出一种基于马氏超椭球学习机的多类文本分类算法。对每一类训练样本，训练马氏超椭球学习机，使其包含该类尽可能多的样本，同时将噪音点排除在外。对于待分类样本，通过待分类样本
【机 构】
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渤海大学数理学院,渤海大学工学院
【出 处】
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渤海大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2014年1期
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金项目(No:201202003);辽宁省教育厅重点实验室项目(No:LS2010180)
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