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情感分析旨在分类出文本在不同方面的情感倾向。在长文本的方面级情感分析中，由于长文本存在一定冗余性和噪声大的问题，导致现有的方面级情感分析方法对于长文本中方面相关信息的特征提取不够充分，分类不精准；在方
介绍了中心向量算法和KNN算法两种分类方法。针对KNN分类方法在计算文本相似度时存在的不足,提出了改进方案。新方案引入了中心向量分类法的思想。通过实验,对改进的KNN算法、中心向量算法和传统的KNN算
为了更有效地进行文本特征的选择,提高选择精度,在一种基于标准入侵野草算法的文本特征选择方法基础上,采用改进的入侵野草算法,即在标准算法中结合小生境思想,对野草种群进行分类竞争繁殖,以增加种群的多样性,
是一篇关于怎么使用贝叶斯算法对广告邮件进行过滤
基于Kolmogorov复杂性的文本聚类算法改进
提出了一种优化互信息文本特征选择方法。针对互信息模型的不足之处主要从三方面进行改进：用权重因子对正、负相关特征加以区分；以修正因子的方式在MI中引入词频信息对低频词进行抑制；针对特征项在文本里的位置差
一篇关于蚁群算法优化SVM参数的论文，具有很好的参考价值
从论域中各个元素之间所具有的客观关系出发，利用集值映射的原理在论域上得到一个覆盖，构造了一种新的覆盖粗糙集模型；研究了与之相关的基本性质，并将其与现有的5种主要的覆盖粗糙集模型进行比较研究。为如何根据
为了改进协同聚类中计算量较大的问题，提出一种信息熵加权的模糊协同聚类算法。首先引入信息熵来衡量隶属度差异矩阵中包含的不确定性信息，然后根据有效信息量定义相似性距离中的权重，最后通过权重对聚类的贡献实现
本文介绍了一种基于小波变换和SVM的图像压缩算法
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