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| 结合评估函数和Boosting的特征选择方法 | |
| 引用本文： | 孙挺,杨明明,耿国华,周明全.结合评估函数和Boosting的特征选择方法[J].河南工程学院学报（自然科学版）,2008,20(2):78-80. |
| 作者姓名： | 孙挺 杨明明 耿国华 周明全 |
| 作者单位： | 1. 西北大学,可视化研究所,西安,710069;周口师范学院,计算机系,河南,周口,466000 2. 河南工程学院,网络中心,河南,郑州,451191 3. 西北大学,可视化研究所,西安,710069 4. 北京师范大学,信息科学与技术学院,北京,100875 |
| 摘 要： | 特征降维是文本分类中的重要环节．在对常用的特征选择方法分析研究的基础上，提出一种将评估函数和Boosting算法相结合的特征选择方法，该算法采用基于Boosting算法的汉明损失作为最终特征子集的评估准则，进一步寻找具有关键作用的特征项，进而形成最终用于分类的特征子集．数据集上的实验结果表明，该方法有效地改善了分类性能． |
| 关 键 词： | 特征选择 文本分类 评估函数 汉明损失 |
A Term Selection Algorithm Combining the Evaluation Function and Boosting |
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| SUN Ting,YANG Mingming,GENG Guohua,ZHOU Mingquan.A Term Selection Algorithm Combining the Evaluation Function and Boosting[J].Journal of Hennan Institute of Engineering(Natural Science Edition),2008,20(2):78-80. | |
| Authors: | SUN Ting YANG Mingming GENG Guohua ZHOU Mingquan |
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