基于粗糙集的文本分类特征选择算法

• 作者: 张志飞 苗夺谦
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 粗糙集 特征选择 快速约简
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 页码范围: 453-457
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3967字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2009.05.011

摘要

文本分类是根据未知文本的内容将其划分到一个或多个预先定义的类别的过程,是许多基于内容的信息管理任务的重要组成部分.文本分类问题的难点是特征空间的高维性,通常采用特征选择作为降维的重要方法.将属性约简和文本分类的特点相结合,提出了一种基于粗糙集的特征选择算法即改进的快速约简算法.实验表明该算法是有效的,不仅可以降低特征空间的维度,而且能够维持高精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苗夺谦	同济大学计算机科学与技术系	123	2389	25.0	44.0
5	张志飞	同济大学计算机科学与技术系	23	514	10.0	22.0