基于粒子群的SVM分类算法

摘要：

提出了基于粒子群优化技术的SVM文本分类算法,即PSOSVM算法.SVM文本分类的核心是一个有约束的高维优化问题.该算法的基本思想就是利用粒子群优化算法来解这个高维优化问题,用粒子种群的有指导的随机搜索技术,在样本空间内并行搜索,降低了计算代价,提高了文本分类的速度.以Rrudters-21578文本集为实验对象,实验显示PSOSVM算法比SVM降低了学习时间.

关键词： 粒子群算法 SVM算法 智能优化 文本分类

作者: 江慧娜 张国英

作者单位: 北京化工大学,信息科学与技术学院,北京,100029;北京石油化工学院,信息工程学院,北京,102617 北京石油化工学院,信息工程学院,北京,102617

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会(SEWM2006)

会议地点: 济南

会议语种:中文

页码: 14-16

在线出版日期: 2006-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）