文本分類中特征選擇算法的研究與改進(jìn).pdf_第1頁(yè)
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1、文本分類作為管理和組織文本信息的有效手段，一直是文本數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。但是文本分類中依然存在特征高維性、稀疏性、類別離散度高等問(wèn)題，嚴(yán)重影響了文本分類的準(zhǔn)確性。為了解決這些問(wèn)題，本文把文本特征選擇算法作為主要研究對(duì)象，提出了改進(jìn)的互信息、信息增益特征選擇算法。
　　改進(jìn)的互信息特征選擇算法通過(guò)引入特征的詞頻和分布信息，設(shè)計(jì)出互信息特征評(píng)估函數(shù)，消除了低頻特征詞和類內(nèi)分布信息對(duì)分類的影響，進(jìn)而提高了文本分類準(zhǔn)確率。
　　

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