一种扩展的紧密度模糊支持向量机及其在文本分类中应用

摘要

采用模糊支持向量机时,隶属度函数的设计是整个算法的关键.详细阐述了已存在的隶属度函数,重点分析了目前应用较广的紧密度模糊支持向量机,针对紧密度模糊支持向量机的不足,提出了一种扩展的紧密度模糊支持向量机,并将其应用到文本分类领域.实验结果表明,与传统模糊支持向量机相比,该算法分类性能更好,抗噪能力更强.