新的CDF文本分类特征提取方法

• 作者: 张玉芳 熊忠阳 蒋健
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 降维 特征提取 K-最近邻分类算法 评价函数
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 软件过程技术
• 页码范围: 1755-1757
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 4200字
• 语种: 中文

摘要

对高维的特征集进行降维是文本分类过程中的一个重要环节.在研究了现有的特征降维技术的基础上.对部分常用的特征提取方法做了简要的分析,之后结合类间集中度、类内分散度和类内平均频度,提出了一个新的特征提取方法,即CDF方法.实验采用K-最近邻分类算法(KNN)来考查CDF方法的有效性.结果表明该方法简单有效,能够取得比传统特征提取方法更优的降维效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊忠阳	重庆大学计算机学院	135	2447	25.0	44.0
2	张玉芳	重庆大学计算机学院	125	2737	26.0	48.0
3	蒋健	重庆大学计算机学院	2	35	2.0	2.0