一种改进的文本分类特征选择方法

• 作者: 王蔚 黄秀丽
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 特征选择 信息增益
• 年，卷（期）: 2009,（36）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 129-130,240
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 4007字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.36.038

摘要

文本分类中特征空间的高维问题是文本分类的主要障碍之一.特征选择(Feature Selection)是一种有效的特征降维方法.现有的特征选择函数主要有文档频率(DF),信息增益(IG),互信息(MI)等.基于特征的基本约束条件以及高性能特征选择方法的设计步骤,提出了一种改进的特征选择方法SIG.该特征选择方法在保证分类效果的同时,提高了对中低频特征的偏向.在语料集Reuters-21578上的实验证明,该方法能够获得较好的分类效果,同时有效提高了对具有强分类能力的中低频特征的利用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王蔚		2	51	2.0	2.0
2	黄秀丽		1	19	1.0	1.0