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A Feature Selection Based on Relevance and Redundancy

机译：基于相关性和冗余的功能选择

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—At present, most of the researches on feature selection do not consider the relevance between a term and its own category, the redundancy among terms. In order to solve this problem efficiently, we propose a new feature selection based on analyzing how to measure the relevance and the redundancy, which use Euclidean distance as the similarity calculation method. R2, the new feature selection algorithm, can obtain the optimal feature subset which has considered the correlations between term and category and filtered the redundant terms. Finally, the validity of the new algorithm in feature selection is validated by the classification experiments on Chinese classification corpus by two classifiers, including KNN and Centroid-based classifier.
机译：-AT存在，大多数关于特征选择的研究都不认为期限和自己类别之间的相关性，条款之间的冗余。为了有效地解决这个问题，我们提出了一种新的特征选择，基于分析如何测量与相似性计算方法使用欧几里德距离的相关性和冗余。 R2，新特征选择算法，可以获得最佳特征子集，该子集已经考虑了术语和类别之间的相关性，并过滤了冗余术语。最后，通过两个分类器的中文分类语料库的分类实验验证了特征选择中新算法的有效性，包括KNN和基于质心的分类器。

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