基于模糊支持向量機的多類文本分類方法研究.pdf

1、針對文本分類具有類別和樣本數目多、噪音多、各類別樣本數目不均衡等特點，將模糊支持向量機方法用于多類文本分類中，提出一種基于模糊支持向量機與決策樹的文本分類器的構建方法。該方法是在考慮了樣本與類中心之間距離關系的同時，根據傳統支持向量機中包含支持向量且平行于分類面的平面構建切球，以此來確定類中各個樣本之間的關系，由樣本點與球的位置關系計算其隸屬度，合理地區(qū)分有效樣本、噪音和孤立點樣本，并將該方法與二叉決策樹方法相結合，實現多類文本分類。

2、 重點對模糊支持向量機中隸屬度函數的確定方法進行深入的分析與研究，針對目前模糊支持向量機方法中，一般使用樣本與類中心之間的距離關系構建隸屬度函數的不足，提出了一種改進的有效地反映樣本不確定性的隸屬度確定方法——基于雙超球的隸屬度函數。該方法通過樣本的類中心與傳統支持向量機的分類面構建兩個超球，根據樣本點與這兩個超球的位置關系計算其隸屬度，并且將隸屬度與樣本到類中心的距離之間表示成非線性關系。 最后，通過在Ruters-21