文本分类中一种基于正交变换的特征降维方法

• 作者: 刘守生 刘海峰 张学仁 王元元
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 特征抽取 特征降维 正交变换 奇异值分解
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能及图像处理技术
• 页码范围: 125-126,162
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 4199字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2008.05.033

摘要

本文讨论了一种基于正交变换的文本特征降维方法.分析了基于特征选择和特征抽取的特征降维方法各自特点,借助矩阵的分解论证了基于Fisher准则函数的特征降维模式的原理与理论基础,讨论了PCA与SVD两种模式的相互关系.实验结果表明这种特征降维模式在文本分类的准确性方面效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王元元	解放军理工大学指挥自动化学院	46	351	12.0	16.0
2	张学仁	解放军理工大学理学院	18	177	10.0	13.0
3	刘海峰	解放军理工大学理学院	64	473	14.0	19.0
7	刘守生	解放军理工大学理学院	50	311	10.0	15.0