作者：李鹏鹏; 范会敏机器学习文本分类特征权重
摘要：为了克服传统的TF-IDF（Term Frequency Inverse Document Frequency）算法分类F1值低的缺陷,利用特征词在类内和类间的分布信息,提出一种改进的TF-IDF-dist算法。实验结果表明,改进的算法在不同特征维度下F1值平均提升3.2%,结合不同特征选择算法,F1值平均提升2.75%,并且对倾斜数据集有更强的适应性,表明本文算法在文本分类中的有效性。
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