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文本分类中的类别信息特征选择方法 总被引:3,自引:0,他引:3
随着网上电子文档的急剧增长,文本分类技术在信息检索中的应用变得日益重要.特征维数增加会使样本统计特性的评估变得更加困难,从而降低分类嚣的泛化能力,出现“过学习”的现象.因此,文档特征的选择和提取是文本分类的必要前提.提出一种基于类别信息的特征选择方法,谊方法在尽量保留文档信息的同时,考虑了文档的类别信息.实验表明,这种方法的分类性能比较好,特别是在微平均指标上,与OCFS以及卡方统计量相比有较大幅度的提高. 相似文献
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文本分类中的类别信息特征选择方法 总被引:1,自引:0,他引:1
随着网上电子文档的急剧增长,文本分类技术在信息检索中的应用变得日益重要.特征维数增加会使样本统计特性的评估变得更加困难,从而降低分类器的泛化能力,出现“过学习”的现象.因此,文档特征的选择和提取是文本分类的必要前提.提出一种基于类别信息的特征选择方法,该方法在尽量保留文档信息的同时,考虑了文档的类别信息.实验表明,这种方法的分类性能比较好,特别是在微平均指标上,与OCFS以及卡方统计量相比有较大幅度的提高. 相似文献
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