【摘 要】
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为获得更加准确的文本分类结果,讨论分类器对文本分类的影响,提出一种基于类-项权重和类-项密度的文本分类方法,使用SVM和k-NN分类器进行研究。类-项权重是指包含项的文件总
【机 构】
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重庆科创职业学院信息工程系,重庆大学计算机学院
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究基金项目（KJ1405101）,重庆市教委2014年重点基金项目（142082）
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为获得更加准确的文本分类结果,讨论分类器对文本分类的影响,提出一种基于类-项权重和类-项密度的文本分类方法,使用SVM和k-NN分类器进行研究。类-项权重是指包含项的文件总量与包含项的类文件总量的比率,类-项密度是指兴趣类中项发生数量与整个语料库中项发生数量的比率,将这两个特征作为文本分类的度量方法。将标记的文件归类到已知类中,使用提出的度量方法预测所给对象的相关程度,使用分类器进行分类。对20个新闻组的数据集进行实验,实验结果表明,相比于其它同类方法,该方法拥有更高的分类精度,查全率和F测度表现优异,具
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