基于两种特征贡献度的特征选择

• 作者: 吴洪丽 周瑞琼 朱颢东
• 来源期刊: 河南科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 文本分类 特征贡献度 文档分散程度
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 44-47
• 分类号: TP301
• 字数: 3880字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6871.2010.05.012

摘要

特征选择是提高文本分类性能的一个重要手段.论文首先定义了两种特征贡献度:一个是特征对类间文档分散程度的贡献度,该贡献度越大越好;另一种是特征对类内文档分散程度的贡献度,该贡献度越小越好.然后把这两种特征贡献度有机地结合起来设计了一个新的特征选择方法,该方法能够对所选特征进行综合考虑,从而使获得的特征集具有较好的代表性.仿真实验表明:所提特征选择方法在一定程度上能够提高文本分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱颢东	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	70	367	11.0	13.0
3	周瑞琼	海南师范大学信息科学技术学院	7	5	2.0	2.0
6	吴洪丽	海南师范大学信息科学技术学院	13	46	4.0	6.0