文本分类中的类别信息特征选择方法

作者：余俊英; 王明文; 盛俊特征选择文本分类类间分布类内分布

摘要：随着网上电子文档的急剧增长，文本分类技术在信息检索中的应用变得日益重要．特征维数增加会使样本统计特性的评估变得更加困难，从而降低分类嚣的泛化能力，出现“过学习”的现象．因此，文档特征的选择和提取是文本分类的必要前提．提出一种基于类别信息的特征选择方法，谊方法在尽量保留文档信息的同时，考虑了文档的类别信息．实验表明，这种方法的分类性能比较好，特别是在微平均指标上，与OCFS以及卡方统计量相比有较大幅度的提高．

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