非平衡数据集中的特征选择方法和三支分类算法研究

刘杰; 苏慧哲; 李艳翠

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非平衡数据集中的特征选择方法和三支分类算法研究

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针对传统的特征选择方法在非平衡数据集中分类效果不理想的问题,提出了一种适合非平衡数据分类的改进特征选择方法.该方法将集中度和分散度相结合,同时考虑到在文本长短不一时词频对文本分类的作用,得到一种新的词频归一化方法,实现了对传统特征提取方法的改进.另一方面,将三支决策思想引入到朴素贝叶斯算法,得到了NB-三支决策分类算法,并将该算法应用到非平衡数据集的分类.通过两组实验对比结果表明：改进特征选择方法较CHI和IG方法,处理非平衡度高的数据集分类效果较好;选取相同的特征选择方法和数据集,NB-三支分类器比NB-分类器的分类效果好.选用本文提出的改进特征选择方法和NB-三支分类器,在处理非平衡度高且文本长短不一的数据集时,分类效果有一定提升.

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来源
《河南科技学院学报：自然科学版》 |2018年第5期|P.66-72|共7页
作者
刘杰; 苏慧哲; 李艳翠;
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作者单位

河南科技学院信息工程学院,河南新乡453003;

河南科技学院信息工程学院,河南新乡453003;

河南科技学院信息工程学院,河南新乡453003;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
文本分类; 非平衡数据集; 特征提取; 三支决策; 朴素贝叶斯算法;

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