基于多策略改进蝙蝠算法的文本特征选择

特征选择是文本分类过程的重要处理步骤,在其他分类预处理环节和分类算法确定的条件下,通过传统特征选择方法很难大幅度提高文本分类的准确率。针对此问题,介绍了一个基于改进蝙蝠优化的新的文本特征选择方法,即利用传统的特征选择方法对原始特征进行预选,在此基础上使用高斯局部扰动和自适应调节权重机制改进传统蝙蝠群算法,并以二进制编码形式对预选特征进行优选,分类准确率作为个体的适应度,提出了多策略改进蝙蝠算法的文本特征选择算法MS-BA,实现对文本特征选择优化模型的高效求解。结果表明,采用MS-BA进行特征优选后,其分类准确率得到有效提高。     

结合评估函数和Boosting的特征选择方法

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．     

文本分类中特征项权重的计算方法

特征项权重的计算方法是基于向量空间模型的文本分类中一个核心问题，计算方法的选择关系到最终分类的效果．本文对文本分类中特征项权重的计算方法进行了说明，并根据实验对几种特征项权重的计算方法进行了比较。     

基于主成分分析和KNN混合方法的文本分类研究

特征选择和分类算法是文本分类中的两个关键技术,提出了基于主成分分析和KNN相结合的文本分类方法。该方法利用主成分分析对文本向量的高维空间进行特征选择,为克服因类别特征选择不当带来的不利影响,使用KNN算法进行分类可以最大程度地减少分类过程中的误差。为了验证方法的有效性,针对UCI标准数据集进行仿真实验。实验结果显示,PCA-KNN方法优于主成分分析和随机森林相结合的方法,能在一定程度上提高文本分类的精度。     

基于类别概念的特征选择方法

基于中文文本分类的定义和向量空间模型,本文分析了正确分类文本的关键所在.通过对传统的特征选择方法的分析,提出了新的特征选择方法.通过支撑向量机对中等规模语料库的实验,验证了此方法的有效性.     

一种改进的文本特征选择方法的研究与设计

特征选择是文本挖掘技术的一个重要环节。在中文分词的基础上,通过设计一个简单的应用程序,对文本进行预处理。然后,在分析比较几种用于文本分类的特征选择方法的基础上,提出了一种基于信息增益和互信息相结合的特征选择方法。利用它对文本文档进行特征选择,抽取代表其特征的元数据或特征词条构成特征向量,降低噪音。最后通过实验来和其他几种特征选择方法作比较,分析这种方法获取文本特征的精度。     

基于K-最近距离的自动文本分类的研究

提出并实现了利用统计词频信息和语言信息相结合的方法选择特征,计算特征的权重值时不仅考虑词频,还利用了特征的集中度、分散度.经过训练和统计对每一类文本形成特征的权重向量,利用K-最近距离的方法对测试集进行分类.对英文文本的测试结果表明,该算法提高了文本分类的准确率.     

一种基于文本分类的特征选择方法

文本分类中通常采用向量空间模型(VSM)来表示文本特征,如何选择最能够表达文本主题的特征词,从而减少特征空间维数,降低时空复杂度,是一个十分重要的问题。针对此问题本文提出了采用截集模糊C-均值(S2FCM)聚类进行类间特征降维,该方法以最大隶属度原则为指导,在保持模糊聚类的同时,提高收敛速度,并且能够提高特征选择的正确性。同时在算法中使用改进的隶属度、聚类中心计算方法并使用非随机方法确定初始聚类中心。最后实验表明采用该方法选择的文本特征项进行文本分类能够收到比较好的分类结果。     

文本分类中一种新的特征选择方法

文本分类面临的一个主要问题就是如何降低文本巨大的特征维数,并且保持分类精度甚至提高分类精度。针对该问题,提出了一种基于信息论的特征再提取方法,旨在删除稀疏分布的特征、保留有利于分类的特征。使用该方法时配合特征选择方法,可进一步降低特征维数。实验结果表明,该方法能将特征维数降低到几百维,而且能提高分类器的性能。     

一种改进的X2统计量方法

对文本特征提取中的统计量方法进行了介绍,并且指出了该方法在分类中的不足之处;在此基础上,提出了一种改进的特征选择方法,并把该方法应用到后续的文本分类中.分类实验结果表明,分类准确率得到了一定的提高.     

文本分类中特征选择方法的比较与改进

为了在面向旅游领域的文本分类系统中选择有效的分类特征,提高分类性能,本文根据系统采用的训练集、训练过程及分类算法等因素重新对各常用的特征选择方法进行了综合实验评测,比较了五种常用的特征选择方法,对于评测结果最好的三种函数:期望交叉熵、信息增益和互信息,通过理论分析和科学实验,分别提出了不同的改进方法.实验结果表明改进的期望交叉熵方法在本应用中能够最有效地提高系统的分类性能.     

基于粗糙集特征加权的文本分类

文本分类是当今信息检索和数据挖掘等领域的研究热点,而特征加权是文本分类过程中的重要步骤.为了提高分类质量,文章通过深入分析粗糙集理论和逆文本频率加权的思想,提出了一种基于粗糙集的特征加权方法,从近似分类精度和近似分类质量两个方面考虑特征词对分类的全局作用,将文本的类别属性信息引入到权重中.通过文本分类实验证明,该加权方法有助于提高分类系统的分类效果.     

一种基于成对约束的特征选择改进算法

基于成对约束的特征选择算法通过度量单个特征的重要性得到一个特征序列,但由单个重要特征构成的特征子集未必是最有效的.为此,提出了一种基于成对约束的特征选择改进算法,该算法采用对特征子集进行度量的策略,逐步选择使新的特征子集最有效的特征,从而得到一个有效的特征序列.实验表明新提出的算法是有效可行的.     

基于DF和CHI的联合特征提取方法及其应用

分析了与类别信息有关的CHI统计特征选取方法和与类别无关的文档频率特征选取方法,在此基础上提出文档频率与CHI统计相结合的特征提取方法,以选取分类能力强的词项特征,从而提高网页分类效果.以该联合特征提取方法为基础构建的网页分类系统,在参加SEWM2007分类评测的8个代表队中,取得Macro-F1值排名第3的成绩.     

昆虫图像特征研究

特征提取是昆虫图像研究的核心内容之一,已有的昆虫图像特征的研究主要集中在特征提取和特征筛选两个方面。在总结图像特征的基础上,对国内近年来关于昆虫图像特征的研究进行整理,发现随着图像处理技术的发展,昆虫图像特征的相关研究迅速增长,方法也呈多样化。总结了已有研究的成果,分析了目前研究中存在的问题,就如何更好地和昆虫学结合以及昆虫图像特征的应用等提出建议。     

一种新的混合特征选择方法RRK

提出一种新的基于包装方法和过滤器方法的混合特征选择算法RRK。该算法主要包括两个方面:①在特征预选阶段,提出一种基于ReliefF算法的特征加权算法NReliefF和降维算法DR,以实现特征加权并去掉不太重要的特征;②在特征选择阶段,把NReliefF算法和KNN算法结合起来,将预选特征作为输入,用分类正确率来选择最优特征。分别采用一个实际的乘员类型数据集和UCI上的imagine标准数据集进行了实验。实验结果表明,采用RRK后分类的效率和正确率都有明显提高。     

基于支持向量机的特征选择算法综述

特征选择是目前机器学习领域的研究热点之一,特征选择结果的好坏直接影响着分类器的分类精度和泛化性能.首先分析了特征选择算法的框架;其次分析了支持向量机用于特征选择的意义;然后对基于支持向量机的特征选择算法进行了分析和总结;最后从算法实用性角度出发,面向网络数据,探讨基于支持向量机的特征选择算法研究思路.     

A bidirectional feature selection method based on mutual information and redundancy-synergy coefficient

Featuresubsetselection(FSS)istoselectrele vantfeaturesandcastawayirrelevantandredundantfeaturesfromtheoriginalfeaturesetaccordingtoaFSSmeasure[1].IfafeaturesubsetsatisfiestheFSSmeas ureandhastheminimumsize,itisconsideredapartoftheoptimalfeaturesubset.Comp…     

基因数据的交互依赖特征选择算法

特征选择是生物信息领域中数据预处理阶段必不可少的步骤。传统特征选择算法忽视了特征之间的依赖相关性和冗余性,因此提出一种联合互信息的特征选择算法(JFRR)。该算法利用互信息计算特征之间的冗余值,并利用联合互信息分别计算已选特征集合、候选特征及类标签之间的相关性。将JFRR与其他6个特征选择算法在2个分类器上,使用9个不同基因数据集,进行分类准确率指标(Precision_micro和F1_micro)验证。实验结果表明,该算法能有效提高分类精度。