DPFS:一种基于动态规划的文本特征选择算法

• 作者: 任永功 林楠
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 相关性 冗余性 动态规划
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 188-191
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 5086字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2009.06.050

摘要

在文本特征选择过程中,针对原始特征空间维数过高、计算量过大、并且存在较大不相关性和冗余性,提出了一种基于动态规划思想的文本特征选择算法(DPFS).首先,结合动态规划思想,基于特征与类别的相关性分析,对原始特征集合进行特征筛选,保留与类别具有强相关性和弱相关性的特征;然后,再次结合动态规划思想,对特征子集做冗余性分析,滤除弱相关且冗余的特征;最后,得到一个近似最优特征子集.实验结果表明,此算法在对数据降维和在降维过程中减少计算量是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任永功	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	74	975	12.0	30.0
2	林楠	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	3	12	2.0	3.0