基于改进相对判别准则的文本分类方法

• 作者: 董园园
• 来源期刊: 网络新媒体技术
• 关键词: 文本分类 相对判别准则 多变量 关联值 冗余特征 特征子集
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 29-36
• 页数: 8页
• 字数: 5132字
• 语种: 中文

摘要

在文本分类过程中,为了提升特征过滤法的性能,基于相对判别准则(RDC),提出一种采用多变量形式的改进方法.首先,使用RDC度量计算每个特征的相关值;然后,考虑多个特征变量之间的依赖关系,使用Pearson关联以计算特征之间的关联值.同时,利用最小冗余和最大相关的概念,对冗余特征进行约简.最后,选出特征子集,作为后续分类的要素.所提方法在3个数据集上进行实验评价.结果 表明,在大部分情况下,所提方法在精度、召回率和F度量方面的分类性能优于其他方法,且复杂度适中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董园园		3	2	1.0	1.0