新的CDF文本分类特征提取方法

熊忠阳; 蒋健; 张玉芳

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对高维的特征集进行降维是文本分类过程中的一个重要环节.在研究了现有的特征降维技术的基础上.对部分常用的特征提取方法做了简要的分析,之后结合类间集中度、类内分散度和类内平均频度,提出了一个新的特征提取方法,即CDF方法.实验采用K-最近邻分类算法(KNN)来考查CDF方法的有效性.结果表明该方法简单有效,能够取得比传统特征提取方法更优的降维效果.

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来源
《计算机应用》 |2009年第7期|1755-1757|共3页
作者
熊忠阳; 蒋健; 张玉芳;
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作者单位

重庆大学计算机学院;

重庆;

400044;

重庆大学计算机学院;

重庆;

400044;

重庆大学计算机学院;

重庆;

400044;

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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; 降维; 特征提取; K-最近邻分类算法; 评价函数;

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