基于支持向量机与无监督聚类相结合的中文网页分类器

提出了一种将支持向量机与无监督聚类相结合的新分类算法, 给出了一种新的网页表示方法并应用于网页 分类问题. 该算法首先利用无监督聚类分别对训练集中正例和反例聚类, 然后挑选一些例子训练 SVM 并获得SVM 分类器. 任何网页可以通过比较其与聚类中心的距离决定采用无监督聚类方法或 SVM 分类器进行分类. 该算法充分 利用了SVM 准确率高与无监督聚类速度快的优点. 实验表明它不仅具有较高的训练效率, 而且有很高的精确度 ### 基于支持向量机与无监督聚类相结合的中文网页分类器 #### 概述 本文提出了一种新颖的网页分类算法，该算法结合了支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和无监督聚类技术，旨在提高中文网页分类的效率和准确性。在传统的网页分类任务中，通常依赖人工完成，但随着互联网信息爆炸性增长，这种手动方式已不再适用。因此，自动化分类技术成为了必需。 #### 支持向量机（SVM） 支持向量机是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。它的基本思想是找到一个超平面，能够将不同类别的样本尽可能完美地分开，并且使距离这个超平面最近的样本点（即支持向量）到该超平面的距离最大化。这种方法有助于提高模型的泛化能力，避免过拟合现象。 #### 无监督聚类 无监督聚类是一种数据挖掘技术，用于发现数据中的结构和模式，无需事先知道数据属于哪些类别。常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类等。通过聚类，可以将相似的数据点归为同一组，有助于理解数据集的内在结构。 #### 新的网页表示方法 为了更好地适应中文网页的特性，文中提出了一种新的网页表示方法。该表示方法考虑了中文语言的特点，如词语的选择、语义的理解等，以便更准确地捕捉网页内容的含义。这种表示方法对于提高分类的准确性至关重要。 #### 算法流程 1. **训练集预处理**：首先对训练集中的正例和反例进行预处理，去除噪声数据，提取有用的特征。 2. **无监督聚类**：接着，利用无监督聚类算法分别对预处理后的正例和反例进行聚类。这一步骤可以快速地识别出每个类别的典型特征。 3. **选择样本训练SVM**：根据聚类结果，从每个类别中选择一些代表性较强的样本用于训练SVM。这些样本应当能够较好地覆盖该类别的特征空间。 4. **构建SVM分类器**：使用选定的样本训练SVM分类器，得到最终的分类模型。 5. **分类决策**：对于一个新的网页，算法会先计算其与各个聚类中心的距离。如果该网页与某个聚类中心非常接近，则直接使用无监督聚类的结果进行分类；反之，则使用SVM分类器进行分类。 #### 实验结果 实验结果表明，该算法不仅提高了训练效率，而且具有很高的分类精度。这是因为SVM能够有效地处理非线性可分问题，而无监督聚类则能快速处理大规模数据集。两者的结合充分发挥了各自的优势，从而达到了更好的效果。 #### 结论 本文介绍的基于支持向量机与无监督聚类相结合的中文网页分类算法，有效解决了大规模中文网页的自动分类问题。通过对训练集中的正例和反例进行无监督聚类，以及后续的SVM训练，该算法能够在保证较高分类精度的同时，显著提升训练速度。未来的研究可以进一步探索如何优化聚类算法和SVM参数设置，以进一步提高分类性能。