一种基于散度差组合型文本特征降维方法

刘海峰; 姚泽清; 王元元; 张述祖

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一种基于散度差组合型文本特征降维方法

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讨论了文本分类中特征降维的主要方法及其特点,分析了基于散度差准则的特征降维的原理和方法,在避开求逆矩阵问题的同时,通过对文本特征进行选择对文本特征集进行了第一次压缩,借助于加权散度差原理对特征集进行了二次抽取,在最低限度减少信息损失的前提下实现了特征维数的大幅度降低.试验结果表明,这种方法在文本分类上的效率较好.

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来源
《微电子学与计算机》 |2008年第8期|69-71|共4页
作者
刘海峰; 姚泽清; 王元元; 张述祖;
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作者单位

解放军理工大学理学院;

解放军理工大学指挥自动化学院;

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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
文本分类; 特征抽取; 特征降维; 散度差;

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