一种改进的特征权重算法  

Improved Feature Weight Algorithm

作　　者：张瑜[1] 张德贤[1] 

机构地区：[1]河南工业大学信息科学与工程学院,郑州450001

出　　处：《计算机工程》2011年第5期210-212,共3页Computer Engineering

基　　金：河南省创新型科技团队建设基金资助项目(094200510009)

摘　　要：特征权重算法对文本分类系统的精确度有很大影响,传统的TFIDF算法未能考虑特征项在类间和类内的分布情况。为此,在对传统算法和相关改进算法进行分析的基础上,引入类间偏斜度、类内离散度和权重调整因子的改进思路,提出一种基于WA-DI-SI的特征权重改进算法,分别采用支持向量机和朴素贝叶斯2种分类算法进行测试。测试结果表明,与其他改进算法相比,该算法能够获得更好的分类效果。Feature weight algorithm has great impact on the classification results.Traditional algorithms don＇t consider distribution information among and inside classes.This paper introduces a new improvement ideas of skew information among classes,distribution information inside a class and weight adjustment factor,then puts forward a new term weight algorithm based on WA-DI-SI after in depth analysis of improvements method,and uses SVM and na？ve Bayesian classifier to check its validation.The method is better than others and proves that the improved algorithm is feasible.

关 键 词：文本分类 特征权重 类间偏斜度 类内离散度 权重调整因子 

分 类 号：TP311.52[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]