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1.
基于VSM的中文文本分类系统的设计与实现   总被引:25,自引:0,他引:25  
文本分类是指在给定分类体系下,根据文本的内容自动确定文本类别的过程。该文阐述了一个基于向量空间模型的中文文本分类系统的设计和实现。对文本分类系统的系统结构、预处理、特征提取、训练算法、分类算法等进行了详细介绍。引入标题权重系数改进词语权重,并提出了一种新的分类算法。实验测试结果表明查全率和准确率均达到90%左右,而且标题权重的引入和新分类算法的实施有效地改善了分类性能。  相似文献
2.
基于小波变换的多分辨图像融合   总被引:14,自引:0,他引:14  
图像的小波多分辨表征是把图像特征按尺度和方向映射到由小波变换系数构成的金字塔结构的各层中.在此数据结构中,使用不同的基于区域的特征选择方法,实现了对各原始图像的明显特征的选择,包括基于能量判据和基于边缘检测的方法.并且结合这两种方法,综合利用了小波系数的方向信息来进行特征选择.实验结果表明,这些不同的信息融合途径,都能有效地实现基于像素级的多重图像融合,特别是有效地克服由于原始图像的灰度特性和边缘特性不相容对图像融合带来的困难.  相似文献
3.
文本分类实现技术   总被引:11,自引:2,他引:9  
文本分类是文本数据挖掘的重要技术.从文本分类实现过程的各个环节,包括建立文档模型、特征提取、维数约简、选择分类策略几个方面分别给出了目前实用的解决方案,同时对各种算法进行了分类和性能上的定性与定量的比较,最后讨论了国内文本分类研究中的一些问题和未来的发展.  相似文献
4.
一种基于朴素贝叶斯分类的特征选择方法   总被引:11,自引:0,他引:11  
由于朴素贝叶斯文本分类中的独立假设前提,使得在特征选择步骤能否准确有效地选出能代表文本的特征显得尤为重要,而特征选择标准中的MI标准与TFIDF标准其优缺正好互补,因此在用朴素贝叶斯文本分类方法中的多项式模型实现了一个web页面分类系统-WEBCAT的基础上,提出将MI标准与TFIDF标准结合进行特征选择.实验显示:用改进的方法可以更准确地选出能代表文本的特征,文本分类结果也比单独使用TFIDF标准或单独使用MI标准进行特征选择的分类结果更加精确.  相似文献
5.
基于免疫克隆选择算法的特征选择   总被引:11,自引:0,他引:11  
提出了一种基于免疫克隆选择算法的特征选择方法.特征选择可以被看成是一个组合优化问题,利用免疫克隆选择算法快速收敛于全局最优的特性,加快搜索到最优特征子集的速度,为后续模式分类提供良好的判别依据.实验结果表明算法在保持甚至提高分类精度的同时,有效地降低了特征维数.与基于遗传算法特征选择的结果相比较,在有限代数内,该算法能收敛到更优的特征子集,从而验证了算法的有效性及其应用潜力.  相似文献
6.
文本挖掘研究进展   总被引:11,自引:0,他引:11  
数据挖掘是将人工智能技术和数据库技术紧密结合 ,让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式 ,以满足人们不同应用的需要 .由于存储信息最多的自然形式就是文本 ,因此文本挖掘具有重要的意义 .结合笔者研究工作 ,主要介绍了文本挖掘的研究内容 ,挖掘过程 ,挖掘算法及应用前景 .  相似文献
7.
基于Relief的组合式特征选择   总被引:11,自引:0,他引:11  
ReliefF是公认的效果较好的filter式特征评估方法,但该方法一大缺点是不能辨别冗余特征.提出两种基于Relief的组合式特征选择算法:ReCorre和ReSBSW,这两种算法均首先利用ReliefF算法过滤掉无关特征,然后分别采用相关分析(Correlation)以及顺序后向搜索(SBS)的Wrapper算法去除冗余特征.在实际数据集以及人造数据集上进行了实验,分析比较了Relief,ReCorre以及ReSBSW算法的性能.实验结果得出如下结论:ReliefF方法对无关特征较多的数据集能够很好的降维,但对于实际数据中特征间关系较复杂的情况,只能去掉很少的无关特征,并会去除一部分相关特征,ReliefF不能处理冗余特征,ReCorre可以在ReliefF基础上去除大部分冗余特征.ReSBSW算法可得到较好的泛化性能,但算法计算量很高,不适合大规模数据集.  相似文献
8.
一种基于VSM文本分类系统的设计与实现   总被引:10,自引:0,他引:10  
阐述了一个基于改进向量空间模型的中文文本分类系统的设计与实现 ,包括对该系统的结构、预处理、特征提取、训练算法 ,分类算法等关键技术的介绍 .通过引入结构层次权重系数来改进文本特征项权重 ,同时提出一种新的训练算法和文本相似度域值计算方法 .实验结果证明 :该分类系统能有效地提高文本分类效果 ,开放性测试的平均准确率在 80 %以上 ,且平均查全率达到了 86 % .  相似文献
9.
用于文本挖掘的特征选择方法TFIDF及其改进   总被引:10,自引:0,他引:10  
文章使用TFIDF特征选择方法对数据源进行预处理,建立了空间矢量模型,为文本分类提供了便利的数据结构.通过分类结果测试该特征选择方法的精确度.根据实验结果分析TFIDF的优缺点,并提出改进的方法.  相似文献
10.
一种新的多类SVM方法及其在文本分类中的应用   总被引:8,自引:6,他引:2  
提出一种将SVM扩展到多类文本分类问题的新方法,此方法有增量模式及批模式两种应用途径。其中,批模式提供了一种其他多类SVM替代方法;而增量模式在重复利用原有模型的基础上将新增类别的知识信息以增量方式更新到分类系统,整个分类器不需要全部重新学习,需要的计算量较小。实验表明增量方法大大减少新类增加时分类器更新所需要的学习步骤和时间;两种模式的分类效果与其他方法相当。  相似文献
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