【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2011年第28卷第10期 121-124页,共5页

【作 者】： 周序生 [1] ; 李爽 [2]

【摘 要】 研究网页自动分类是为快速找到用户所需网页。由于网络中网页数量相当大,而且网络是一种半结构化、海量、高维等文本,传统文本分类方法无法进行降维和消除冗余信息,易出现维数灾问题,网页分类准确率低,用户很难找到自己所需网页。为了提高网页分类准确率,提出基于主成分支持向量机的网页自动分类方法。首先对网页数据进行预处理,提取网页特征向量向量,消除冗余信息,然后采用主成分分析对网页特征向量进行降维处理,然后采用支持向量机对网页进行自动分类。对网页数据集进行仿真,结果表明,网页分类准确率达95%以上,网页分类速度较加,说明主成分支持向量机是一种有效的网页分类方法。