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基于主成分分析的自动文本分类模型
文献类型：会议
作者单位：浙江大学,生物医学工程系,杭州,310027 湖南大学,软件学院,长沙,410082 浙江大学,工业控制技术国家重点实验室,杭州,310027 纽约州立大学Postdam分校,教育学院,纽约 浙江大学,生物医学工程系,杭州,310027
会议文献：北京邮电大学学报
会议名称：信息、知识、智能及其转换理论第一次高峰论坛
会议日期：20061125
会议地点：北京
主办单位：中国人工智能学会;北京邮电大学
出版日期：20061125
语 种：中文
摘 要：提出了一种基于BP神经网络和主成分分析的文本分类模型.该模型利用主成分分析实现对特征矩阵的降维,通过大量的模拟实验逐步优化BP网络的各项参数.在20_newgroups数据集上的模拟实验表明,该模型具有较好的性能,并能得到较高的分类精度.
关 键 词：文本分类 反向传播神经网络 主成分分析
分 类 号：TP183]
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