一种基于词条分布的特征选择算法

• 作者: 周红芳 邓勤 钱钢
• 来源期刊: 信息化建设
• 关键词: 特征选择 词频 词条分布 KNN分类器 文本分类
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 信息化建设
• 页码范围: 6-9
• 页数: 4页
• 字数: 4635字
• 语种: 中文

摘要

特征选择在文本分类中是一个非常重要的过程.目前,大多数方法均是在文档层面上进行的,然而,这些方法未很好地考虑词频对文本分类的影响.因此,本文提出一种基于词条分布的特征选择算法FSATD,该算法充分考虑了词条的词频、类内分布和类间分布.实验采用KNN分类器,在20News-Group和SougouCS数据集上的实验表明,FSATD算法的分类效率高于DF和t-test.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周红芳		20	365	7.0	19.0
2	钱钢	西安高压电器研究院有限责任公司	3	7	2.0	2.0
3	邓勤		2	5	1.0	2.0