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用于连续属性离散化的RSE-Chi2方法被引量：2: 1; 作者束志恒陈德钊《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期849-852,共4页; 为解决基于卡方统计量离散化方法在处理未知数据特性时的参数难确定问题,提出了一种基于粗糙集方法的自动离散化方法.该方法根据粗糙集理论对知识不确定性和属性重要性的分析,利用粗糙集方法处理数据不需要先验知识的特点,以基于最小描... 展开更多; 关键词粗糙集卡方统计量信息熵属性重要性离散化; 在线阅读下载PDF 职称材料

文本分类中基于CHI改进的特征选择方法被引量：5: 2; 作者宋呈祥陈秀宏牛强《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第9期74-78,共5页; 针对传统卡方统计量(CHI)方法在全局范围内做特征选择时忽略词的频度、词的分布等问题,提出了一种改进的文本特征选择方法.该方法通过定义特征词频度分布相关性系数,选择局部出现的强相关性特征,同时考虑特征词类间分布差异性来提升不... 展开更多; 关键词文本分类卡方统计量特征选择不均衡数据集; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种改进TF-IDF的中文邮件识别算法研究被引量：9: 3; 作者吴小晴万国金 +2 位作者李程文林梦思曹书强《现代电子技术》北大核心 2020年第12期83-86,共4页; 传统的TF-IDF算法没有很好地分配分词的权重,对一些能代表邮件类别出现频率较大的词语计算的IDF值反而较小,IDF值小说明单词的区分能力弱而不符合实际情况。为了提升垃圾邮件识别的准确率,提出一种改进TF-IDF算法和类中心向量的中文垃... 展开更多; 关键词 TF-IDF算法邮件识别卡方统计量权重分配邮件分类仿真分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

“独立性检验”的教材研读与思考被引量：4: 4; 作者杨兴军宋玉祥《中国数学教育（高中版）》 2015年第3期5-7,共3页; ＂独立性检验＂极富教学价值.对它的研读旨在消除困惑、提高认识、服务教学.研读内容包括：对分类变量及列联表的认识,独立性的统计意义的理解,卡方统计量的统计解释,犯错误概率如何理解,＂独立性检验＂与反证法的区别,其他统计量的构... 展开更多; 关键词分类变量卡方统计量独立性检验教材研读; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用于连续属性离散化的RSE-Chi2方法被引量：2: 1; 作者束志恒陈德钊; 机构浙江大学化工系; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期849-852,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(20276063).; 文摘为解决基于卡方统计量离散化方法在处理未知数据特性时的参数难确定问题,提出了一种基于粗糙集方法的自动离散化方法.该方法根据粗糙集理论对知识不确定性和属性重要性的分析,利用粗糙集方法处理数据不需要先验知识的特点,以基于最小描述长度原理的决策系统信息熵作为离散化过程的评价函数,并由属性断点平均重要性确定多连续属性的离散化顺序,构建了自动的离散化方法RSEChi2.实例测试表明,该方法性能良好,能根据样本数据本身的特性,自动协调拟合和预报精度,不需要先验设定显著性水平和不一致率等参数,离散化结果更为精简,所建决策树分类模型具有较好的预报性能.; 关键词粗糙集卡方统计量信息熵属性重要性离散化; Keywords Algorithms Entropy Statistics; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名文本分类中基于CHI改进的特征选择方法被引量：5: 2; 作者宋呈祥陈秀宏牛强; 机构江南大学数字媒体学院; 出处《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第9期74-78,共5页; 基金国家自然科学基金(61373055) 2017年江苏省研究生实践创新计划项目(SJCX17_0506); 文摘针对传统卡方统计量(CHI)方法在全局范围内做特征选择时忽略词的频度、词的分布等问题,提出了一种改进的文本特征选择方法.该方法通过定义特征词频度分布相关性系数,选择局部出现的强相关性特征,同时考虑特征词类间分布差异性来提升不均衡数据集的分类指标.结果表明,改进的方法不仅在分类效果上有明显的提高,而且性能更加稳定.; 关键词文本分类卡方统计量特征选择不均衡数据集; Keywords text categorization Chi-square feature selection unbalanced dataset; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种改进TF-IDF的中文邮件识别算法研究被引量：9: 3; 作者吴小晴万国金李程文林梦思曹书强; 机构南昌大学信息工程学院; 出处《现代电子技术》北大核心 2020年第12期83-86,共4页; 基金国家自然科学基金项目(61661030)。; 文摘传统的TF-IDF算法没有很好地分配分词的权重,对一些能代表邮件类别出现频率较大的词语计算的IDF值反而较小,IDF值小说明单词的区分能力弱而不符合实际情况。为了提升垃圾邮件识别的准确率,提出一种改进TF-IDF算法和类中心向量的中文垃圾邮件识别方法。通过改进传统的TF-IDF计算方式,在传统的TF-IDF算法里面加入卡方统计量CHI和位置影响因子能够很好地改善一些重要词汇的权重问题,并结合逆向最大匹配算法的邮件文本分词和类中心向量算法的特征选择进行垃圾邮件分类。实验结果表明,所提算法相较于传统的TF-IDF算法对垃圾邮件识别的准确率提升了约3.6%,具有一定的实际应用价值。; 关键词 TF-IDF算法邮件识别卡方统计量权重分配邮件分类仿真分析; Keywords TF-IDF algorithm mail recognition CHI weight allocation mail classification simulation analysis; 分类号 TN911.23-34 [电子电信—通信与信息系统] TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名“独立性检验”的教材研读与思考被引量：4: 4; 作者杨兴军宋玉祥; 机构安徽省六安市第二中学; 出处《中国数学教育（高中版）》 2015年第3期5-7,共3页; 文摘＂独立性检验＂极富教学价值.对它的研读旨在消除困惑、提高认识、服务教学.研读内容包括：对分类变量及列联表的认识,独立性的统计意义的理解,卡方统计量的统计解释,犯错误概率如何理解,＂独立性检验＂与反证法的区别,其他统计量的构造及其与K2的关系等.同时引发进一步思考.; 关键词分类变量卡方统计量独立性检验教材研读; 分类号 G633.6 [文化科学—教育学]; 在线阅读下载PDF 职称材料