一种混合文本分类方法研究

？文本自动分类是信息检索领域的一个重要研究方向。一些标准的机器学习算法像支持向量机已经成功地运用到了这一领域。不幸的是高维的输入向量严重的影响了分类速度，而支持向量机核函数参数的确定影响到分类的精度。为了提高分类精度和分类速度，本文提出了一种混合分类算法，首先用粗糙集理论对向量进行约简，然后采用基因算法对支持向量机的核函数参数进行优化。实验证明我们提出的算法是有效的。