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新颖的无监督特征选择方法

         

摘要

针对有监督特征选择方法因为需要类信息而无法应用于文本聚类的问题,提出了一种新的无监督特征选择方法:结合文档频和K-Means的特征选择方法.该方法首先使用文档频进行无监督特征初选,然后再通过在不同K-Means聚类结果上使用有监督特征选择方法来实现无监督特征选择.实验表明该方法不仅能够成功地选择出最为重要的-小部分特征,而且还能提高聚类质量.

著录项

  • 来源
    《电子科技大学学报》 |2010年第3期|412-415|共4页
  • 作者

    朱颢东; 李红婵; 钟勇;

  • 作者单位

    郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,郑州,450002;

    中国科学院成都计算机应用研究所,成都,610041;

    中国科学院研究生院,北京,石景山区,100039;

    郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,郑州,450002;

    中国科学院成都计算机应用研究所,成都,610041;

    中国科学院研究生院,北京,石景山区,100039;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 算法理论;
  • 关键词

    分类; 聚类算法; 文档频; 特征选择; K-Means;

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