支持向量机方法在文本分类中的改进

摘要

提出了一种应用于文本分类的KNN和SVM相结合的算法,将SVM近似看成每类只有一个代表点的1NN分类器,对于待识别样本,如果其离支持向量机的最优分界面较远,则用SVM分类;如果其离分界面较近,采用KNN对测试样本分类,将每个支持向量作为代表点,计算待识别样本和每个支持向量的距离对其作出判断.该算法综合了KNN和SVM在分类问题中的优势,既有效地降低了分类候选的数目,又提高了文本分类的精度.最后用实验验证了该算法的有效性.