文本分类中基于综合度量的特征选择方法

• 作者: 刘元宁 刘志颖 曲朝阳 杨杰明
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 文本分类 降维
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 887-893
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4409字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7694/jdxblxb20130526

摘要

针对传统特征选择算法的不足,提出一种新的特征选择算法.该算法能综合度量一个特征在类内和类间的重要性,并在3个不同的数据集上利用2个分类器与5个现有的特征选择方法进行了对比实验.实验结果表明,该算法进一步降低了特征向量空间的维度,并有效提高了分类器的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲朝阳	东北电力大学信息工程学院	104	1025	15.0	26.0
2	刘元宁	吉林大学计算机科学与技术学院	39	150	7.0	9.0
3	杨杰明	东北电力大学信息工程学院	36	145	7.0	10.0
5	刘志颖	东北电力大学信息工程学院	18	67	5.0	7.0