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一种基于信息增益的特征优化选择方法
引用本文:刘庆和,梁正友. 一种基于信息增益的特征优化选择方法[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(12): 130-132. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.12.037
作者姓名:刘庆和  梁正友
作者单位:广西大学 计算机与电子信息学院,南宁 530004
摘    要:特征选择是文本分类的一个重要环节,它可以有效提高分类精度和效率。在研究文本分类特征选择方法的基础上,分析了信息增益方法的不足,将频度、集中度、分散度应用到信息增益方法上,提出了一种基于信息增益的特征优化选择方法。实验表明,该方法在分类效果与性能上都优于传统方法。

关 键 词:特征选择  信息增益  频度  集中度  分散度  
修稿时间: 

Optimized approach of feature selection based on information gain
LIU Qinghe,LIANG Zhengyou. Optimized approach of feature selection based on information gain[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(12): 130-132. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.12.037
Authors:LIU Qinghe  LIANG Zhengyou
Affiliation:School of Computer,Electronics and Information,Guangxi University,Nanning 530004,China
Abstract:Feature selection is an essential part of text categorization, which can effectively improve classification precision and efficiency.With some drawbacks proposed fxom traditional IG approach,an optimized approach that takes frequency,concentration and distribution into account is proposed for improving IG approach.The experimental results show that the improved IG approach is superior to traditional IG approach in feature selection.
Keywords:feature selection  information gain  frequency  concentration  distribution
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