利用改进的多项式核函数支持向量机进行文本分类  

An improved polynomial support vector machine classifier for text categorization

作　　者：赖苏[1] 熊忠阳[1] 江帆[1] 唐蓉君[1] 

机构地区：[1]重庆大学计算机学院,重庆400044

出　　处：《重庆大学学报（自然科学版）》2012年第S1期41-45,共5页Journal of Chongqing University

基　　金：重庆市科委基金资助项目(CSTC;2008BB2191)

摘　　要：针对多项式核函数学习能力差的缺点,将学习能力较强的条件正定核与多项式核构成一个混合核函数作为改进的多项式核支持向量机文本分类器。混合核函数不仅具有良好的泛化和良好的学习能力,而且其结构与文本向量的相似性度量有一定的联系。将混合核函数与多项式核函数在相同的数据集上进行了对比实验,比较其分类效果,检验了混合核函数优于传统的多项式核函数文本分类器。通过实验发现:一阶多项式核与二阶条件正定核作为支持向量机的核函数其分类效果可能是等价的。针对多项式核函数学习能力差的缺点,将学习能力较强的条件正定核与多项式核构成一个混合核函数作为改进的多项式核支持向量机文本分类器。混合核函数不仅具有良好的泛化和良好的学习能力,而且其结构与文本向量的相似性度量有一定的联系。将混合核函数与多项式核函数在相同的数据集上进行了对比实验,比较其分类效果,检验了混合核函数优于传统的多项式核函数文本分类器。通过实验发现:一阶多项式核与二阶条件正定核作为支持向量机的核函数其分类效果可能是等价的。

关 键 词：支持向量机 多项式核 条件正定核 文本分类 

分 类 号：N55[自然科学总论]