基于粗糙集约简并加权的SVM分类算法

• 作者: 周海全 张兵 李忠 邢丽莉 鹿玉红
• 来源期刊: 科技通报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 粗糙集 约简 加权
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 工业技术
• 页码范围: 167-172
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 4986字
• 语种: 中文

摘要

针对Web中文文本分类中现有权重计算方法的不足和支持向量机算法对大数据量模式分类的低效性，提出了基于粗糙集约简并且加权的支持向量机分类方法；粗糙集作为支持向量机分类的前期预处理器，应用粗糙集的约简理论和基于Web中文文本的可变精度粗糙集加权方法对分类前的数据分别进行简化并计算权重，从而提高支持向量机后期分类的效率和精度；实验结果表明，支持向量机对约简并加权后的数据进行分类，分类性能得到了进一步保证。