基于粗糙集和模糊聚类理论的文本分类系统的研究与实现

• 作者: 刘丽艳 王海涌 郑丽英
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 模糊聚类 文本分类 文本聚类 规则约简
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 45-49
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 3798字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-8360.2007.01.009

摘要

随着Internet的发展及广泛应用,越来越多的文本信息以待阅读和处理.文本分类成为众所关注但仍未很好解决的热门课题.本文提出一种基于粗糙集和模糊聚类(RS&FC)理论的文本分类新模型, 详细讨论和分析了该模型的总体设计思想、主要实现技术和有关的算法及实现方案.该模型在分类规则产生之前,以训练样本直接聚类的结果构造信息表,并对表中的连续属性离散化,再对信息表中的特征词属性进行二次聚类,压缩文本特征子集的向量维数,提取关键字特征属性,建立决策信息表,然后利用粗糙集理论,采用启发式约简算法,对信息表进行约简,产生优化的分类规则,指导文本分类.最后通过实验和性能评价,本文提出的分类方法的分类准确率高于传统的K-最近邻分类(K-NN)法,提高了系统的适应性能和分类能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑丽英	兰州交通大学电子与信息工程学院	63	426	12.0	17.0
5	王海涌	兰州交通大学电子与信息工程学院	30	313	11.0	16.0
9	刘丽艳	兰州交通大学电子与信息工程学院	8	132	5.0	8.0