论文研究 多特征融合的语句相似度计算模型.pdf

提出了一种可以解决SVM分类算法中的多重共线性问题的因子分析方法。因子分析的核心是用较少的互相独立的因子反映原有变量的绝大部分信息，它既能大大减少参与数据建模的变量个数，简化支持向量机结构，减少支持向量机分类过程中的复杂度和运算量，同时不会改变样本的分布特性，保持样本的分类信息。实验结果表明，通过因子分析对样本数据的处理，使用3个因子代替7个原始变量，原始变量间的多重共线性问题得到了很好的解决。