基于SVM的局部潛在語義分析算法研究
大小：0.58 MB 人氣： 2017-12-06 需要積分：3
推薦 + 挑錯(cuò) + 收藏(0) + 用戶評(píng)論（0）
標(biāo)簽：SVM(32263)
針對(duì)現(xiàn)有的Web文本分類與表示方法中出現(xiàn)的各種分類效果與性能優(yōu)化等問題，基于局部潛在語義分析的理論原理，利用支持向量機(jī)分類優(yōu)勢(shì)，設(shè)計(jì)出一種基于文檔與類別之間相關(guān)度的生成局部區(qū)域的算法，即SLLSA。該算法在語義分析使用矩陣的奇異值分解過程中引入不同類別信息，分析特征詞的局部特征，使用支持向量機(jī)分類器計(jì)算文本對(duì)類別的相關(guān)度參數(shù)，并應(yīng)用于局部區(qū)域生成過程。通過實(shí)驗(yàn)表明，S-LLSA算法有效解決了局部區(qū)域如何進(jìn)行局部奇異值分解問題，有效提高并優(yōu)化了Web文本分類效果，更好地表示了Web文本潛在語義空間。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對(duì)
(0) 0%
下載地址
基于SVM的局部潛在語義分析算法研究下載
相關(guān)電子資料下載
- 如何利用一些小技巧實(shí)現(xiàn)SVM的增量式訓(xùn)練 321
- 基于SVM的電機(jī)異常檢測(cè)系統(tǒng) 395
- 不同種植設(shè)施背景蔬菜作物無人機(jī)高光譜精細(xì)分類2.0 228
- 請(qǐng)問如何FPGA上使用SVM進(jìn)行圖像處理呢？ 1129
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用領(lǐng)域 1602
- SVM的使用方法 1262
- 使用Python從零實(shí)現(xiàn)多分類SVM 337
- 利用MJF實(shí)現(xiàn)一體化多功能可穿戴傳感器的制備 543
- 怎樣使用Python從零實(shí)現(xiàn)多分類SVM呢？ 363
- 逆變器的調(diào)制方法進(jìn)階篇—空間矢量調(diào)制SVM 989