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
作 者:戴臻[1]
机构地区:[1]湖南科技职业学院软件学院,湖南长沙410118
出 处:《数字技术与应用》2012年第11期128-128,130,共2页Digital Technology & Application
摘 要:语义特征提取对于实现文本数据特征空间降维,滤除数据噪声,提高文本数据分类准确率有着重要的意义。论文在传统特征提取算法的基础上提出了一种非监督判别语义特征提取降维算法,并对此进行了算法有效性论证和实验结果比较及分析,验证其在分类准确性、时间复杂度、抗噪能力等方面都有较好的性能。
关 键 词:特征提取 非监督判别规则 拉普拉斯矩阵 局部密度矩阵
分 类 号:TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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