潛在語義索引分類模型的研究與改進.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、大連理工大學碩士學位論文潛在語義索引分類模型的研究與改進姓名：莫海波申請學位級別：碩士專業(yè)：計算機系統結構指導教師：孟軍20081201潛在語義索引分類模型的研究與改進ResearchandImprovementofClassificationModelBasedonLatentSemanticIndexingAbstractInthepastseveralyears，anewtextrepresentationmodelcalledL

2、mentSemanticIndexinghasbeenputforwardtoprocesssemanticsideaimingatthedefectsofthetraditionalVectorSpaceModelLatentSemanticIndexingisindexedbysemanticsnotbywordInthispaper，wehavedonesomeresearchonthemodelofLatemSemanticIn

3、dexingBecauseofthehi醢dimensional，looseandwordbasedaspectoftheVectorSpaceModeldefect，weappliedLSItocutdowninitialword—documentmatrixtoacquireaenriched，exactandcondensatesemanticspacein也ebasisofKNewestNeighborandSupportVec

4、torMachineclassificationalgorithmExperimentalpresentsthatthemodelbasedonLSIhasonly1／20timesthanthemodelbasedonVSM，featuredimensiondroppingfroml000to50，buttheF1measureisatthesameInthePaper，experimentalalSOpresentsthatthec

5、lassificationbasedonLSIKNNandLSISVMmaintainabetterstabilityandeffectivethoughthefeatureschangedalotduetodifferentfeatureselectingalgorithmInthechapter5，wefocusedonthelimitationofKNNclassificationalgorithm，providinganimpr

6、ovementconsideringcenterdistanceThetraditionalKNNhasalotofdisadvantages，forexampletheKNNhasagoodeffectinthecircumstanceofthatthedistanceofinsideofclasshadshorterdistanceandoutsideofclasshadlongerdistancewhichthetrainingd

7、atasetsdistributedBut，actually，thetrainingdatasetsoftendistributedloosely，andthetrainingdatasetswereinastateofboundaryanddisproportionatedistribution，KNNwouldhavebadresultsWehaveprovidedallimprovememofKNNbasedoncenterdis

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