一种用于中文主题分类的CSVM算法

• 作者: 史庆伟 王光 邱云飞
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 131-133
• 分类号: TP312
• 字数: 2833字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.08.043

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％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史庆伟	辽宁工程技术大学软件学院	16	145	7.0	12.0
2	邱云飞	辽宁工程技术大学软件学院	70	620	13.0	22.0
3	王光	辽宁工程技术大学软件学院	18	67	3.0	7.0