基于二叉树的多类SVM在Web文本分类中的应用研究The Application of Multi-class SVM based Binary Tree in Web Text Categorization
古丽娜孜,孙铁利
摘要(Abstract)：
针对现有多分类支持向量机算法所存在的训练时间长、判别速度慢等问题,提出了一种二叉树多类支持向量机算法,该算法能够有效减少支持向量的个数,从而减少训练时间.为了验证算法的有效性,将该算法分别同l-v-r算法和l-v-1算法进行了比较,实验结果表明,提出的算法是有效可行的.
关键词(KeyWords)： Web文本分类;二叉树;多分类SVM
基金项目(Foundation): 吉林省科技发展规划项目(20090503);; 教育部科技发展中心项目(20090043110010)
作者(Author): 古丽娜孜,孙铁利
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