基于马氏椭球学习机的多类文本分类算法
王祎1
秦玉平2
1.渤海大学 数理学院,辽宁 锦州,1210132.渤海大学 工学院,辽宁 锦州,121013
摘要：提出一种基于马氏超椭球学习机的多类文本分类算法。对每一类训练样本，训练马氏超椭球学习机，使其包含该类尽可能多的样本，同时将噪音点排除在外。对于待分类样本，通过待分类样本的映射到每个超椭球球心的马氏距离确定其类别。实验结果表明，该算法提高了分类精度和分类速度。
关键词：超椭球噪音点协方差矩阵马氏距离
分类号：TM315(电机)
资助基金：辽宁省自然科学基金(No201202003)辽宁省教育厅重点实验室项目(NoLS2010180)
论文发表日期：2014-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 39-42,70 )
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