基于流形学习和SVM的Web文档分类算法

• 作者: 王自强 钱旭
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 文档分类 流形学习 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（15）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 38-40
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 3607字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.15.013

摘要

为解决Web文档分类问题,提出一种基于流形学习和SVM的Web文档分类算法.该算法利用流形学习算法LPP对训练集中的高维Web文档空间进行非线性降维,从中找出隐藏在高维观测数据中有意义的低维结构,在降维后的低维特征空间中利用乘性更新规则的优化SVM进行分类预测.实验结果表明该算法以较少的运行时间获得更高的分类准确率.