检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]黄山学院信息工程学院,安徽黄山245021 [2]郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,郑州450002 [3]中国科学院成都计算机应用研究所,成都610041
出 处:《计算机工程与应用》2010年第30期134-137,共4页Computer Engineering and Applications
基 金:四川省科技计划项目(No.2008GZ0003);黄山学院科学研究计划项目(No.2008xkjq008)
摘 要:特征选择是文本分类的关键步骤之一,所选特征子集的优劣直接影响文本分类的结果。首先简单分析了几种经典的特征选择方法,总结了它们的不足,然后提出了类内集中度的概念,紧接着把分层递阶的思想引入粗糙集并提出了一个改进的基于分层递阶的属性约简算法,最后把该约简算法同类内集中度结合起来,提出了一个综合的特征选择方法。该方法首先利用类内集中度进行特征初选以过滤掉一些词条来降低特征空间的稀疏性,然后利用所提约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集。实验结果表明此种特征选择方法效果良好。Feature selection is one of the key steps in text categorization.The selected feature subset directly influences results of text categorization.It firstly analyzes simply several classic feature selection methods and summarizes their deficiencies,and then presents the concept of classificatory concentration,next introduces thoughts of hierarchical reduction into rough sets and provides an improved hierarchical reduction algorithm,finally,combines the reduction algorithm with the classificatory concentration and proposes a comprehensive feature selection method.The comprehensive method firstly uses the classificatory concentration to select feature and filter out some terms to reduce the sparsity of feature spaces,and then uses the hierarchical reduction algorithm to eliminate redundancy,so can acquire the feature subset which are more representative.The experimental results show that the comprehensive method is promising.
分 类 号:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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