文本多分类中的特征选择研究

王博; 贾焰; 杨树强; 韩伟红

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文本多分类中的特征选择研究

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特征选择是数据挖掘和机器学习等领域内重要的预处理步骤,近年来得到了广泛的关注.文本数据的高维性往往会影响分类等数据挖掘任务的效率,因此特征选择常被作为文本分类过程中的重要组成部分,以达到降维的目的.随着分类技术的快速发展,类别的日益细化,文本的多类分类问题为特征选择方法提出了更多的挑战.本文面向文本多类分类的应用背景,阐述了目前特征选择方法所面临的主要挑战,给出了多分类特征选择方法的主要种类.本文沿着相关研究的发展路线,由易至难,由浅入深,通过对目前多分类特征选择算法的应用情况进行总结,并进行综述评论,最后对全文进行了概括,提出了未来可能的研究方向.

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来源
《计算机工程与科学》 |2010年第8期|90-93148|共5页
作者
王博; 贾焰; 杨树强; 韩伟红;
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作者单位

国防科学技术大学计算机学院;

湖南;

长沙;

410073;

国防科学技术大学计算机学院;

湖南;

长沙;

410073;

国防科学技术大学计算机学院;

湖南;

长沙;

410073;

国防科学技术大学计算机学院;

湖南;

长沙;

410073;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
特征选择; 文本分类; 数据挖掘; 层次结构;

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