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1.
基于机器学习的文本分类技术研究进展   总被引:94,自引:1,他引:93       下载免费PDF全文
苏金树  张博锋  徐昕 《软件学报》2006,17(9):1848-1859
文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.提出了基于机器学习的文本分类技术所面临的互联网内容信息处理等复杂应用的挑战,从模型、算法和评测等方面对其研究进展进行综述评论.认为非线性、数据集偏斜、标注瓶颈、多层分类、算法的扩展性及Web页分类等问题是目前文本分类研究的关键问题,并讨论了这些问题可能采取的方法.最后对研究的方向进行了展望.  相似文献
2.
文档聚类综述   总被引:30,自引:6,他引:24  
聚类作为一种自动化程度较高的无监督机器学习方法,近年来在信息检索、多文档自动文摘等领域获得了广泛的应用。本文首先讨论了文档聚类的应用背景和体系结构,然后对文档聚类算法、聚类空间的构造和降维方法、文档聚类中的语义问题进行了综述。最后还介绍了聚类质量评测问题。  相似文献
3.
统计模式识别中的维数削减与低损降维   总被引:30,自引:0,他引:30  
较为全面地回顾了统计模式识别中常用的一些特征选择、特征提取等主流特征降维方法,介绍了它们各自的特点及其适用范围,在此基础上,提出了一种新的基于最优分类器——贝叶斯分类器的可用于自动文本分类及其它大样本模式分类的特征选择方法——低损降维.在标准数据集Reuters-21578上进行的仿真实验结果表明,与互信息、χ^2统计量以及文档频率这三种主流文本特征选择方法相比,低损降维的降维效果与互信息、χ^2统计量相当,而优于文档频率.  相似文献
4.
一种新的高光谱遥感图像降维方法   总被引:23,自引:1,他引:22  
高光谱遥感图像的高数据维给图像进一步处理带来了困难,为了解决这一问题,提出了自适应波段选择(ABS)的降维方法。该方法充分考虑了高光谱图像的空间相关性和谱间相关性,通过计算各个波段的指数来选择信息量大并且与其他波段相关性小的波段。对各波段相应的指数重新排列之后,有两种方法来选择最终波段:一种是选择波段指数比设定指数大的波段,另一种方法是选择波段指数排在前n个的所有波段。为了验证ABS方法的有效性,对降维后的高光谱图像进行了贝叶斯监督分类,分类结果表明自适应波段选择的方法能够选择出信息丰富的波段,分类精度与使用原始波段相比提高10.4%,计算复杂度大大降低。  相似文献
5.
文本分类中的特征选取   总被引:19,自引:0,他引:19  
刘丽珍  宋瀚涛 《计算机工程》2004,30(4):14-15,175
研究了文本分类学习中的特征选取,主要集中在大幅度降维的评估函数,因为高维的特征集对分类学习未必全是重要的和有用的。还介绍了分类的一些方法及其特点。  相似文献
6.
Web文本挖掘中的特征选取方法研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
和亚丽  陈立潮 《计算机工程》2005,31(5):181-182,190
研究了Web文本挖掘中的高维特征选取问题,对常见的评估函数法、主成分分析法、模拟退火法等特征选取和降维算法进行了理论分析与性能比较,通过实验对各种算法的优劣性及适用性进行了讨论。旨在通过降维处理来解决高维空间的文本挖掘问题。  相似文献
7.
半监督典型相关分析算法   总被引:10,自引:1,他引:9       下载免费PDF全文
彭 岩  张道强 《软件学报》2008,19(11):2822-2832
在典型相关分析算法(canonical correlation analysis,简称CCA)的基础上,通过引入以成对约束形式给出的监督信息,提出了一种半监督的典型相关分析算法(Semi-CCA).在此算法中,除了考虑大量的无标号样本以外,还考虑成对约束信息,即已知两样本属于同一类(正约束)或不属于同一类(负约束),同时验证了两者的相对重要性.在人工数据集、多特征手写体数据集和人脸数据集(Yale和AR)上的实验结果表明,Semi-CCA能够有效地利用少量的监督信息采提高分类性能.  相似文献
8.
流形学习算法综述   总被引:9,自引:3,他引:6       下载免费PDF全文
流形学习算法作为一种新的维数降维方法工具,其目标是发现嵌入在高维数据空间中的低维流形结构,并给出一个有效的低维表示。目前,流形学习已成为模式识别、机器学习和数据挖掘领域的研究热点问题。介绍了流形学习的基本思想、一些最新研究成果及其算法分析,并提出和分析了有待进一步研究的问题。  相似文献
9.
一种高效的基于排序的RBF神经网络属性选择方法   总被引:8,自引:0,他引:8  
文专  王正欧 《计算机应用》2003,23(8):34-36,40
高维数据包含的大量冗余给数据挖掘带来了困难。因此,对高维数据进行数据挖掘时,必须先对原始数据进行降维处理。文中提出一种基于数据属性重要性排序的神经网络属性选择方法。该方法只需对部分属性进行训练,即可进行降维。它克服了现有的神经网络降维方法必须对全部属性进行训练的弊端,大大提高了属性选择的效率。该方法先用输入输出关联法对数据属性进行重要性排序,然后按重要次序用RBF神经网络进行属性选择。仿真结果表明效果良好。  相似文献
10.
自动文本分类特征选择方法研究   总被引:7,自引:4,他引:3  
文本分类是指根据文本的内容将大量的文本归到一个或多个类别的过程,文本表示技术是文本分类的核心技术之一,而特征选择又是文本表示技术的关键技术之一,对分类效果至关重要。文本特征选择是最大程度地识别和去除冗余信息,提高训练数据集质量的过程。对文本分类的特征选择方法,包括信息增益、互信息、X^2统计量、文档频率、低损降维和频率差法等做了详细介绍、分析、比较研究。  相似文献
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