一种基于SVM的多类文本二叉树分类算法

• 作者: 宋晓婉 黄树成
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 二叉树 多类文本 支持向量机 类间相似度量数
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 1835-1839
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.08.004

摘要

二叉树支持向量机是解决多类分类问题的算法之一,在目前多类分类算法中总体性能较优,但仍存在分类速度及分类精度不高等缺点.针对这些缺点,论文对二叉树支持向量机算法在二叉树结构及分类顺序两个方面进行改进,提出了基于类间相似度量数的二叉树构造算法.实验结果表明,论文算法具有更高的分类速度和准确度,能更好地解决多类分类问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄树成		36	126	5.0	10.0
2	宋晓婉		1	0	0.0	0.0