基于SVM和KNN的文本分类研究

摘要：

本文在详细介绍文本自动分类流程的基础上,通过实验对SVM和KNN两种算法进行比较研究,实验结果表明:SVM算法使用多项式核函数的分类准确性高于使用径向基核函数的分类准确性,且多项式核函数的分类准确性随着参数q的增大而提高;SVM采用多项式核函数进行分类的准确性普遍高于采用KNN的分类准确性;采用多项式核函数的SVM和KNN两种算法对短文本的召回率高于对长文本的召回率.

关键词：文本分类、KNN、支持向量机、核函数

所属期刊栏目：35

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省社科基金项目“产业技术创新战略联盟知识共享机制研究”SC13E012;四川省教育厅项目“众包式网络社区大众协同创新项目”12SB0258

在线出版日期：2015-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：73-77