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基于特征权重与词间相关性的文本特征选择算法
被引量:
3
1
作者
任永功
杨荣杰
尹明飞
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012年第9期33-36,共4页
传统的ReliefF算法使用二值法不能体现离散特征差异大小,且不能去除冗余特征。针对这种情况提出了mRMR-ReliefF特征选择算法。该算法利用概率弥补特征差异度量上的不足,提出新的差异函数。此函数使提取出的特征更能体现文本的类内相关...
传统的ReliefF算法使用二值法不能体现离散特征差异大小,且不能去除冗余特征。针对这种情况提出了mRMR-ReliefF特征选择算法。该算法利用概率弥补特征差异度量上的不足,提出新的差异函数。此函数使提取出的特征更能体现文本的类内相关性和类间差异性。该算法还结合了词间相关性。词间相关性在考虑选择和类别相关性大的特征词的同时还考虑了特征冗余的消除。通过三种算法的对比实验,表明该算法为文本分类提供了更有效的特征子集。
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关键词
relieff
算法
mrmr
-
relieff
算法
特征选择
差异函数
词间相关性
文本分类
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职称材料
题名
基于特征权重与词间相关性的文本特征选择算法
被引量:
3
1
作者
任永功
杨荣杰
尹明飞
机构
辽宁师范大学计算机与信息技术学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012年第9期33-36,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60603047)
教育部留学回国人员科研启动基金资助项目
+2 种基金
辽宁省科技计划项目(2008216014)
辽宁省教育厅高等学校科研基金项目(L2010229)
大连市优秀青年科技人才基金项目(2008J23JH026)
文摘
传统的ReliefF算法使用二值法不能体现离散特征差异大小,且不能去除冗余特征。针对这种情况提出了mRMR-ReliefF特征选择算法。该算法利用概率弥补特征差异度量上的不足,提出新的差异函数。此函数使提取出的特征更能体现文本的类内相关性和类间差异性。该算法还结合了词间相关性。词间相关性在考虑选择和类别相关性大的特征词的同时还考虑了特征冗余的消除。通过三种算法的对比实验,表明该算法为文本分类提供了更有效的特征子集。
关键词
relieff
算法
mrmr
-
relieff
算法
特征选择
差异函数
词间相关性
文本分类
Keywords
relieff
algorithm ,
mrmr
-
relieff
algorithm, Feature selection, Difference function ,Correlation between word, Text classification
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征权重与词间相关性的文本特征选择算法
任永功
杨荣杰
尹明飞
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2012
3
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