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基于CCIPCA和ICA降维的文本分类研究
被引量：
2
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作者
何海斌
李新福
赵蕾蕾
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第29期150-152,167,共4页
文本分类中采用向量空间模型来表达文本特征,维数巨大,关键是对高维的特征集进行降维处理,而一般的分解算法无法处理大规模的高维问题。采用CCIPCA与ICA相结合的特征提取方法可以有效地实现文本特征降维。实验结果表明降维提高了分类器...
文本分类中采用向量空间模型来表达文本特征,维数巨大,关键是对高维的特征集进行降维处理,而一般的分解算法无法处理大规模的高维问题。采用CCIPCA与ICA相结合的特征提取方法可以有效地实现文本特征降维。实验结果表明降维提高了分类器的效率和效果。
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关键词
文本分类
特征降维
直观无协方差增量主元分析
独立成分分析
支持向量机
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题名
基于CCIPCA和ICA降维的文本分类研究
被引量：
2
1
作者
何海斌
李新福
赵蕾蕾
机构
河北大学数学与计算机学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第29期150-152,167,共4页
基金
国家自然科学基金No.60772073
河北省自然科学基金No.F2006001020
河北省教育厅科学基金No.2005347~~
文摘
文本分类中采用向量空间模型来表达文本特征,维数巨大,关键是对高维的特征集进行降维处理,而一般的分解算法无法处理大规模的高维问题。采用CCIPCA与ICA相结合的特征提取方法可以有效地实现文本特征降维。实验结果表明降维提高了分类器的效率和效果。
关键词
文本分类
特征降维
直观无协方差增量主元分析
独立成分分析
支持向量机
Keywords
text categorization
dimension reduction
candid covariance-free incremental principal component analysis（ccipca）
Independent
component
s
analysis（
ICA）
Support Vector Machine（SVM）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于CCIPCA和ICA降维的文本分类研究
何海斌
李新福
赵蕾蕾
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
2
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