陈一荻
- 作品数:3 被引量:6H指数:2
- 供职机构:渤海大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金:辽宁省教育厅高校重点实验室项目国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 一种新的兼类文本分类方法被引量:1
- 2011年
- 提出了一种基于超椭球的兼类文本分类算法。对每一类样本,在特征空间求得一个包围该类样本的最小超椭球,使得各类样本之间通过超椭球隔开。对待分类样本,通过判断其是否在超椭球内确定其类别。若没有超椭球包围待分类样本,则通过隶属度确定其所属类别。在标准数据集Reuters 21578上的实验结果表明,该方法较超球方法提高了分类精度和分类速度。
- 秦玉平陈一荻王春立王秀坤
- 关键词:缩放因子
- 一种新的类增量学习方法被引量:2
- 2011年
- 提出一种新的基于超椭球的类增量学习算法。对每一类样本,在特征空间求得一个包围该类尽可能多样本的最小超椭球,使得各类样本之间通过超椭球隔开。类增量学习过程中,只对新增类样本进行训练。分类时,通过计算待分类样本是否在超椭球内判定其所属类别。实验结果证明,该方法较超球方法提高了分类精度和分类速度。
- 秦玉平陈一荻王春立王秀坤
- 关键词:缩放因子
- 基于超椭球的多类文本分类算法研究被引量:3
- 2011年
- 提出一种基于超椭球的多类文本分类算法。对每一类样本,在特征空间求得一个包围该类尽可能多样本的最小超椭球,使得各类样本之间通过超椭球隔开。对待分类样本,通过判断其是否被超椭球包围来确定类别。实验结果表明,与超球方法相比,该方法具有较高的分类精度和分类速度。
- 秦玉平陈一荻王春立王秀坤
- 关键词:多类分类缩放因子