【摘 要】
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研究了SVM决策树分类器在文本分类中的应用,提出了一种有效的SVM决策树分类器的优化构建方法。该方法利用类间距离衡量两类间的可分性,并进一步用来描述各结点分类器类集合间
【机 构】
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中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学实验室,
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研究了SVM决策树分类器在文本分类中的应用,提出了一种有效的SVM决策树分类器的优化构建方法。该方法利用类间距离衡量两类间的可分性,并进一步用来描述各结点分类器类集合间的可分性。基于综合考虑结点分类器的类集合可分性,该方法能够获得优化的结点分类器类划分算法,由此构建的SVM决策树分类器在整体性能上得到优化,在文本分类中获得良好效果。
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