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有限混合模型在文本分类中的应用研究

周瑛  张铃  
【摘要】:通过对覆盖算法(CA)结果的分析,将覆盖某一类样本的每个覆盖看成一个Gauss分布,利用有限混合模型的极大似然拟合,用期望最大化算法(EM算法)来对覆盖算法进行优化处理。算法的迭代过程,就是不断调整各覆盖的中心、"半径"以及其线性组合系数,逐渐趋向最优解的过程。目的是为了提高覆盖算法的精度。应用于文本分类的实验证明,通过EM方法对均值、方差和线性组合系数进行迭代计算,将所求得的参数用于测试时所得到的平均精度都高于原覆盖算法的最高分类精度以及SVM处理同类数据的分类精度。

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