最大散度差分类器及其在文本分类中的应用

摘要：

提出的最大散度差分类器是在修正Fisher线性鉴别准则的基础上建立起来的,它与Rocchio和SVM分类器有着十分密切的联系.在国际标准语料库20 Newsgroups上进行的仿真实验结果表明,最大散度差分类器具有良好的文本分类性能,其正确识别率明显高于Naive Bayes和Rocchio,与SVM相当.

关键词：最大散度差分类器、Naive Bayes分类器、Rocchi0分类器、SVM分类器、文本分类

所属期刊栏目：31

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2005-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：8-10,50