基于线性组合文本特征选择方法

• 作者: 李雪 王建坤 邱云飞 邵良杉
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 文本分类 特征选择 模糊相关 冗余性
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2099-2101
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.06.027

摘要

常用文本分类特征选择算法主要通过某种评价函数来计算单个特征对类别的区分能力,由于仅考虑了特征和类别之间的关联性,忽略了特征与特征之间的相关性,从而导致特征集存在冗余.针对这一问题,提出了一种新的用于文本分类的特征选择算法,该算法可以帮助选出类别区分能力强、特征之间关联性弱的特征.实验证实,该算法的性能要优于传统的特征选择算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵良杉	辽宁工程技术大学软件学院	189	1464	18.0	27.0
2	李雪	辽宁工程技术大学软件学院	12	19	2.0	4.0
3	邱云飞	辽宁工程技术大学软件学院	70	620	13.0	22.0
4	王建坤	辽宁工程技术大学软件学院	4	44	2.0	4.0