基于类别比例因子和类内均分度的χ2统计改进

• 作者: 张德贤 张瑜
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 χ2统计 类别比例因子 类内均分度
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 70-72
• 分类号: TP39
• 字数: 2973字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7820.2010.12.023

摘要

针对χ2统计特征选择方法的两大局限:对低文档频的特征选择不合理,以及过分强调那些在指定类低频出现,而在其他类中高频出现的特征项在该类中的权重.提出基于类别比例因子与类内均分度的χ2统计特征选择的改进方法.实验结果表明,改进方法的分类效果优于传统方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张德贤	河南工业大学信息科学与工程学院	88	431	10.0	17.0
2	张瑜	河南工业大学信息科学与工程学院	6	59	3.0	6.0