实例介绍
【实例简介】svmcls 2.0文本自动分类器支持中文和英文文档，特征选择方式包括全局和按类别选取，概率估算方法支持基于文档（布尔）统计和基于词频统计，支持三种特征加权方式，特征评估函数包括信息增益、互信息、期望交叉熵、X^2统计，文本证据权重，右半信息增益，分类方法包括支持向量机SVM和K近邻KNN，由李荣陆老师于2004年开发完成。
网上流传很多版本的svmcls文本分类程序，但几乎全部都是不能编译通过的，有些是缺少xercesc文件夹，有些是缺少xerces-c_2_2_0D.dll，有些是缺少分词程序和数据导致分词程序初始化失败，还有的缺少直接训练测试的语料库。
【实例截图】
【核心代码】
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