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摘要
核主成分分析法作为一种非线性数据处理方法，被广泛应用于数据降维。文章将核主成分分析法应用于中文文本分类领域，使用核主成分分析法对酒店评论数据集进行特征提取。然后，基于核主成分分析法降维后的数据，对比极端梯度提升算法和逻辑回归算法的文本分类效果。实验结果表明，核主成分分析法能够有效去除数据冗余，提升中文文本分类的准确率和查全率。相较于极端梯度提升算法，逻辑回归算法在训练集和测试集上的分类准确率差距不大，模型的泛化能力较好。
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单位菏泽医学专科学校
