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基于两种特征贡献度的特征选择
引用本文:周瑞琼,朱颢东,吴洪丽.基于两种特征贡献度的特征选择[J].河南科技大学学报(自然科学版),2010,31(5).
作者姓名:周瑞琼  朱颢东  吴洪丽
作者单位:1. 海南师范大学,信息科学技术学院,海南,海口,571158
2. 郑州轻工业学院,计算机与通信工程学院,河南,郑州450002;中国科学院,成都计算机应用研究所,四川,成都,610041
3. 海南师范大学,信息科学技术学院,海南,海口,571158;中国科学院,成都计算机应用研究所,四川,成都,610041
基金项目:海南省自然科学基金项目,四川省科技计划项目 
摘    要:特征选择是提高文本分类性能的一个重要手段.论文首先定义了两种特征贡献度:一个是特征对类间文档分散程度的贡献度,该贡献度越大越好;另一种是特征对类内文档分散程度的贡献度,该贡献度越小越好.然后把这两种特征贡献度有机地结合起来设计了一个新的特征选择方法,该方法能够对所选特征进行综合考虑,从而使获得的特征集具有较好的代表性.仿真实验表明:所提特征选择方法在一定程度上能够提高文本分类性能.

关 键 词:特征选择  文本分类  特征贡献度  文档分散程度

Feature Selection Based on Two Kinds of Feature Contribution Degree
ZHOU Rui-Qiong,ZHU Hao-Dong,WU Hong-Li.Feature Selection Based on Two Kinds of Feature Contribution Degree[J].Journal of Henan University of Science & Technology:Natural Science,2010,31(5).
Authors:ZHOU Rui-Qiong  ZHU Hao-Dong  WU Hong-Li
Abstract:
Keywords:
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