基于特征选取及模糊学习的网页分类方法研究
出版社：
- 出版社：
- 页数：：1397-1400
- 出版年：2004
摘要内容：
www上的信息极大丰富,为准确地从网页中提取有用信息,发展一个自动的分类器已成为当务之急.由于文本集中关键词的数量很多,分类存在巨大的维度问题, 并且以往大多数分类器或者工作速度慢,或者不具有自学习功能.本文提出了一种基于相似度的特征选择算法和适应模糊学习算法来实现分类. 特征选择算法用来解决巨大维度问题, 提高分类速度, 适应模糊学习算法为分类提供学习人类知识的能力’ 提高准确率.
