基于Fisher线性判别模型的文本特征选择算法

• 作者: 刘健 张维明 钱猛
• 来源期刊: 国防科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: Fisher线性判别模型 文本分类 特征选择
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 机电工程·控制工程
• 页码范围: 135-138
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 1942字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2486.2008.05.027

摘要

在采用向量空间模型表示方法的文本分类系统中,维数约简是必要的步骤,特征选择方法由于计算复杂度较低而被广泛采用.本文基于Fisher线性判别模型提出了一种新的文本特征选择算法,将其求解过程转换为一个特征项优化组合的问题,避免了复杂的矩阵变换运算.实验表明,该方法与信息增益、卡方统计方法比较,具有较明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张维明	国防科技大学信息系统与管理学院	196	3077	26.0	48.0
2	钱猛	国防科技大学信息系统与管理学院	11	71	5.0	8.0
3	刘健	国防科技大学信息系统与管理学院	8	213	5.0	8.0