一种用于中文主题分类的CSVM算法

摘要：

提出一种新的级联支持向量机分类算法CSVM,结合AdaBoost算法框架与支持向量机(SVM)进行多分类处理.针对多分类问题中支持向量机处理样本数量多和计算时间过长的问题,引入最小闭合球算法对原始样本数据进行提取,以缩短SVM的训练时间.实验结果表明,CSVM算法具有与AdaBoost-SVM算法相似的精确度,而计算时间仅为AdaBoost-SVM算法的35％.

关键词：中文主题分类、支持向量机、AdaBoost算法、最小闭合球、超平面

所属期刊栏目：38

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省教育厅基金资助项目“结构化P2P网络文本检索”L2010168

在线出版日期：2012-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：131-133