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- 中文文本分类算法文档 属于论文CAJ格式的-Chinese text classification algorithm paper documents belonging to the CAJ format
textcateration
- 文本分类的定义和应用 文本分类的方法 文本分类的评估指标 参考文献和资源
ANewmethod
- 一种文本分类数据挖掘的技术，比较几种不同的文本分类方法，重点介绍熵。
knn
- 朴素贝叶斯(Naive Bayes, NB)算法是机器学习领域中常用的一种基于概率的分类算法，非常简单有效。k近邻法(k-Nearest Neighbor, kNN)[30,31]又称为基于实例(Example-based, Instance-bases)的算法，其基本思想相当直观：Rocchio法来源于信息检索系统，后来最早由Hull在1994年应用于分类[74]，从那以后，Rocchio方法就在文本分类中广泛应用起来。
基于KNN的中文文本自动分类研究
- 在介绍SVM和KNN分类算法的基础上,提出了一种新的、较简单的,但更为合理的基于表模型的文档表示方 法,阐述了一种基于表模型的分类算法———TableKNN算法。通过实验比较TableKNN算法与传统KNN算法应用于文 本分类的效果,证实了TableKNN算法在处理文本分类问题上的优越性。
一种中文文本聚类的研究.rar
- 这里设计了一个中文文本聚类模型CTCMCChinese'Pext Clustering Model)，并针对模型中涉及到的特征表示、特征提取、特征向量调整和聚类算法等问题进行了研究。
文本分类总结
- 很详细的基于机器学习的文本分类总结。综述性文档
自组织神经网络在文本分类中的应用研究
- 针对信息挖掘中的文本自动分类问题 提出了一种基于自组织特征映射网络的分类方法 网络由输入层和 竞争层组成 输入层节点与竞争层节点实行全互连接 输入层完成分类样本的输入 竞争层提取输入样本所隐含的 模式特征 并对其进行自组织 在竞争层将分类结果表现出来 分无监督和有监督两个阶段完成对网络的分类训练 该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的位置信息 构造出模糊特征向量 使自动分类原则更接近手工分 类方法 以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例验证了该方法的有效性
KNN
- 一个介绍KNN文本分类技术的不错的文章，大家都来看看啊-An introductory text classification technology KNN good article, everyone来看看啊
new
- 这篇文章读了以后感觉很好，对文本分类研究有很大帮助！-After reading this article feel good for text categorization research are very helpful!
fileSorterFilter
- 可以实现邮件过滤功能，邮件分类的应用程序。基于文本分类的邮件过滤器，很实用！-Can e-mail filtering, mail classification applications. Text classification based on the spam filter, it is practical!
textCategory1
- 这个一篇关于文本分类中特征选择方法及应用的文章，很好的。-text category
textCategory3
- 这个一篇中文文本分类方法比较研究的文章，内容很好-text category
textcategory4
- 这个一篇中文文本分类系统的设计与实现的好文章-text category
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- 这个一篇进行自动文本分类技术研究的好文章，很不错-text category
20P30
- 50个类别，每个类别50个样本，用于文本分类的数据集，解决多类单标签问题-50 categories are each 50 samples, used for text classification data sets to address the problem of multi-class single-label
Thresholding
- 本文主要针对中文网页,分析比较了文本分类中的关于类别阈值的几种策略,分别是: 位置截尾法（RCut）、比例截尾法（PCut）、最优截尾法（SCut）以及改进型截尾（RTCut）-This paper reports a study with several thresholding strategies for Chinesetext categoryization,including rank-based thresholdi (Rcut),proportion-based assignmen
RoughSetAndSVM
- 本文提出一种综合粗糙集与支持向量机的 Web 文本分类模型，利用粗糙集的属性约简方法，减少支持向量机训练数据的维数，提高 Web 文本分类的性能与效率.-This article advances a Web text classification model which synthesis rough set and support vector machine. Using the rough set’s attribute reduction method to reduce the di
Text-feature-dimension-reduction
- 关键词:文本分类 特征降维 规则抽取 模式聚合 粗糙集 -Keywords: text classification feature dimension reduction rule extraction model aggregation rough set
rt-polaritydata
- 该文档可在机器学习中用于文本分类的语料库，内涵一个正面语料文档和一个负面语料文档。(This document is a corpus for text categorization in machine learning, with a positive corpus document and a negative corpus document.)