文本分类中的特征降维方法研究

• 作者: 万斌候 张玉芳 熊忠阳
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 文本分类 特征降维 集中度 分散度 评估函数
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 软件技术研究
• 页码范围: 2541-2543
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.07.037

摘要

特征降维是文本分类过程中的一个重要环节,为了提高特征降维的准确率,选出能有效区分文本类别的特征词,提高文本分类的效果,提出了结合文本类间集中度、文本类内分散度和词频类间集中度的特征降维方法.当获取特征词在文本集上的整体评价时,提出了一种新的全局评估函数,用最大值与次大值之差作为最终的评价函数值.实验比较了该方法与传统的特征降维方法,结果表明该方法在中文文本分类中具有较好的降维效果.

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	万斌候	重庆大学计算机学院	1	69	1.0	1.0