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一种免疫克隆特征选择算法在文本分类中的应用
引用本文:陈绯,郑华. 一种免疫克隆特征选择算法在文本分类中的应用[J]. 计算机工程与科学, 2009, 31(9). DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2009.09.038
作者姓名:陈绯  郑华
作者单位:广西财经学院计算机与信息管理系,广西,南宁,530003;广西财经学院计算机与信息管理系,广西,南宁,530003
基金项目:广西自然科学基金资助项目 
摘    要: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,是文本分类的一个关键问题。针对此问题本文提出了一种基于向量空间模型(VSM)的免疫克隆特征选择算法。实验表明,该方法能有效提高文本分类正确率,比文档频率方法和遗传算法具有更明显的优势。

关 键 词:文本分类  特征选择  文档频率  遗传算法  免疫克隆算法

An Immune Clonal Algorithm Applied to the Feature Selection in Text Classification
CHEN Fei,ZHENG Hua. An Immune Clonal Algorithm Applied to the Feature Selection in Text Classification[J]. Computer Engineering & Science, 2009, 31(9). DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2009.09.038
Authors:CHEN Fei  ZHENG Hua
Abstract:It is a key problem to choose the feature words which can express the topic exactly and consequently reduce space dimension and time complexity.We put forward an immune clonal algorithm based on the vector space model(VSM) to reduce feature dimension.The experiment shows that this method has improved the precision of text classification,and is superior to the document frequency algorithm and the genetic one.
Keywords:text classification  feature selection  document frequency  genetic algorithm  immune clonal algorithm
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