文本分类中特征选择方法的分析和改进

• 作者: 许朝阳
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 信息增益 特征选择 熵
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 37-39
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 2670字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2010.04.010

摘要

随着WWW的迅猛发展,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术.基于向量空间的文本分类方法中,信息增益是一种有效的特征选择方法.本文改进信息增益的特征选择方法:降低负类对分类的贡献;改进特征项在类中的均匀程度对分类的贡献.实验结果表明,经过改进的信息增益的特征选择方法在分类效果上有显著的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许朝阳	莆田学院电子信息工程系	11	21	3.0	4.0