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基于TF-CA-CI算法的互信息特征选择改进研究
被引量：
3
1
作者
柴加加
张德贤
耿瑞焕
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第3期255-257,270,共4页
文本特征选择的互信息算法通常倾向于选择稀有的特征词。针对这一局限性,将词频度、类间耦合度、类内内聚度应用到互信息方法上,提出基于TF-CA-CI算法的互信息改进研究。实验结果表明,改进的方法可以有效地控制互信息在低维数特征选择...
文本特征选择的互信息算法通常倾向于选择稀有的特征词。针对这一局限性,将词频度、类间耦合度、类内内聚度应用到互信息方法上,提出基于TF-CA-CI算法的互信息改进研究。实验结果表明,改进的方法可以有效地控制互信息在低维数特征选择过程中出现的随机性,能够取得较好的分类效果,从而实现了改进方法的有效性和可行性。
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特征选择
文本分类
互信息
词频度
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题名
基于TF-CA-CI算法的互信息特征选择改进研究
被引量：
3
1
作者
柴加加
张德贤
耿瑞焕
机构
河南工业大学信息科学与工程学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第3期255-257,270,共4页
文摘
文本特征选择的互信息算法通常倾向于选择稀有的特征词。针对这一局限性,将词频度、类间耦合度、类内内聚度应用到互信息方法上,提出基于TF-CA-CI算法的互信息改进研究。实验结果表明,改进的方法可以有效地控制互信息在低维数特征选择过程中出现的随机性,能够取得较好的分类效果,从而实现了改进方法的有效性和可行性。
关键词
特征选择
文本分类
互信息
词频度
Keywords
Feature selection Text classification Mutual information Term frequency
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TF-CA-CI算法的互信息特征选择改进研究
柴加加
张德贤
耿瑞焕
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013
3
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