基于模糊支持向量機(jī)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(shù)目多、噪音多、各類別樣本數(shù)目不均衡等特點，將模糊支持向量機(jī)方法用于多類文本分類中，提出一種基于模糊支持向量機(jī)與決策樹的文本分類器的構(gòu)建方法。該方法是在考慮了樣本與類中心之間距離關(guān)系的同時，根據(jù)傳統(tǒng)支持向量機(jī)中包含支持向量且平行于分類面的平面構(gòu)建切球，以此來確定類中各個樣本之間的關(guān)系，由樣本點與球的位置關(guān)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(jié)合，實現(xiàn)多類文本分類。

2、 重點對模糊支持向量機(jī)中隸屬度函數(shù)的確定方法進(jìn)行深入的分析與研究，針對目前模糊支持向量機(jī)方法中，一般使用樣本與類中心之間的距離關(guān)系構(gòu)建隸屬度函數(shù)的不足，提出了一種改進(jìn)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(shù)。該方法通過樣本的類中心與傳統(tǒng)支持向量機(jī)的分類面構(gòu)建兩個超球，根據(jù)樣本點與這兩個超球的位置關(guān)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(guān)系。 最后，通過在Ruters-21