| 一种文本特征选择方法的研究 |
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| 引用本文： | 陈素萍,谢丽聪. 一种文本特征选择方法的研究[J]. 计算机技术与发展, 2009, 19(2) |
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| 作者姓名： | 陈素萍 谢丽聪 |
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| 作者单位： | 1. 福州大学,数学与计算机科学学院,福建,福州,350002;福建师范大学,协和学院,福建,福州,350007
2. 福州大学,数学与计算机科学学院,福建,福州,350002 |
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| 基金项目： | 福建省B类科技发展基金，中国科学院软件所开放课题基金，福州大学科技发展基金 |
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| 摘 要： | 在文本分类中,对高维的特征集进行降维是非常重要的,不但可以提高分类精度和效率,也可以找出富含信息的特征子集.而特征选择是有效降低特征向量维数的一种方法.目前常用的一些特征选择算法仅仅考虑了特征词与类别间的相关性,而忽略了特征词与特征词之间的相关性,从而存在特征冗余,影响了分类效果.为此,在分析了常用的一些特征选择算法之后,提出了一种基于mRMR模型的特征选择方法.实验表明,该特征选择方法有助于提高分类性能.
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| 关 键 词： | 文本特征 文本分类 特征选择 |
Research on Document Feature Selection |
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| CHEN Su-ping,XIE Li-cong. Research on Document Feature Selection[J]. Computer Technology and Development, 2009, 19(2) |
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| Authors: | CHEN Su-ping XIE Li-cong |
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