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使用增量SVM进行文本分类

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摘要

针对传统SVM无法适应文本数据库随着时间不断更新的问题,通过对新增文本集的KKT条件的分析,研究了加入新增文本集后支持向量集的变化,提出了使用增量SVM进行文本分类的算法,并通过实验验证了通过该算法得到的分类器和传统分类器有着相似的分类能力和泛化能力.

著录项

来源
《兰州理工大学学报》 |2007年第1期|100-103|共4页
作者
张永; 周振龙; 侯莉莉; 张世宏;
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作者单位

兰州理工大学,计算机与通信学院,甘肃,兰州,730050;

兰州理工大学,计算机与通信学院,甘肃,兰州,730050;

兰州理工大学,计算机与通信学院,甘肃,兰州,730050;

金昌供电公司,甘肃,金昌,737100;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
文本分类; 支持向量机; KKT条件; 增量;

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