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- SVMDT分类器及其在文本分类中的应用研究北大核心CSCDCSTPCD
- 基于支持矢量机和决策树的多值分类器北大核心CSCD摘要：基于SVM理论的分类器已经发展为一种通用的二值分类器,但它不适用于多值的场合.该文在分析经典的SVM分类算法和决策树分类算法的基础上,采用了将SVM和二叉决策树结合的方法来实现多类问题的分类,实验表明它与一对一的多值分类器具有相似的分类精度,并比一对一的分类算法具有快的测试速度.