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基于两种特征贡献度的特征选择
1
作者
周瑞琼
朱颢东
吴洪丽
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2010年第5期44-47,共4页
特征选择是提高文本分类性能的一个重要手段。论文首先定义了两种特征贡献度:一个是特征对类间文档分散程度的贡献度,该贡献度越大越好;另一种是特征对类内文档分散程度的贡献度,该贡献度越小越好。然后把这两种特征贡献度有机地结合起...
特征选择是提高文本分类性能的一个重要手段。论文首先定义了两种特征贡献度:一个是特征对类间文档分散程度的贡献度,该贡献度越大越好;另一种是特征对类内文档分散程度的贡献度,该贡献度越小越好。然后把这两种特征贡献度有机地结合起来设计了一个新的特征选择方法,该方法能够对所选特征进行综合考虑,从而使获得的特征集具有较好的代表性。仿真实验表明:所提特征选择方法在一定程度上能够提高文本分类性能。
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关键词
特征选择
文本分类
特征贡献度
文档分散程度
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题名
基于两种特征贡献度的特征选择
1
作者
周瑞琼
朱颢东
吴洪丽
机构
海南师范大学信息科学技术学院
郑州轻工业学院计算机与通信工程学院
中国科学院成都计算机应用研究所
出处
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2010年第5期44-47,共4页
基金
海南省自然科学基金项目(807050)
四川省科技计划项目(2008GZ0003)
文摘
特征选择是提高文本分类性能的一个重要手段。论文首先定义了两种特征贡献度:一个是特征对类间文档分散程度的贡献度,该贡献度越大越好;另一种是特征对类内文档分散程度的贡献度,该贡献度越小越好。然后把这两种特征贡献度有机地结合起来设计了一个新的特征选择方法,该方法能够对所选特征进行综合考虑,从而使获得的特征集具有较好的代表性。仿真实验表明:所提特征选择方法在一定程度上能够提高文本分类性能。
关键词
特征选择
文本分类
特征贡献度
文档分散程度
Keywords
Feature selection
Text categorization
Feature contribution degree
Document dispersion degree
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于两种特征贡献度的特征选择
周瑞琼
朱颢东
吴洪丽
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2010
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参考文献
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