一种基于散度差组合型文本特征降维方法

• 作者: 刘海峰 姚泽清 张述祖 王元元
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 文本分类 特征抽取 特征降维 散度差
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 页码范围: 69-71,75
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

讨论了文本分类中特征降维的主要方法及其特点,分析了基于散度差准则的特征降维的原理和方法,在避开求逆矩阵问题的同时,通过对文本特征进行选择对文本特征集进行了第一次压缩,借助于加权散度差原理对特征集进行了二次抽取,在最低限度减少信患损失的前提下实现了特征维数的大幅度降低,试验结果表明,这种方法在文本分类上的效率较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚泽清	解放军理工大学理学院	54	344	12.0	15.0
2	王元元	解放军理工大学指挥自动化学院	46	351	12.0	16.0
3	刘海峰	解放军理工大学理学院	64	473	14.0	19.0
7	张述祖	解放军理工大学理学院	5	25	2.0	5.0