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文本分类中的特征降维方法综述 总被引:42,自引:7,他引:42
文本分类的关键是对高维的特征集进行降维。降维的主要方法是特征选择和特征提取。本文综述了已有的特征选择和特征抽取方法,评价了它们的优缺点和适用范围。 相似文献
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文本分类特征降维研究综述 总被引:5,自引:0,他引:5
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若要有效地实现文本分类,关键是对高维特征空间进行降维,降维方法分为特征选择和特征提取.本文对已有特征选择方法分析后发现,这些方法仅利用文档数来选择特征,没有考虑特征项的权重.为了找出本质特征,我们提出了一种基于特征项与类之间模糊关系的特征选择方法,引入特征项权重来确定其隶属度.采用KNN分类器,在Reuters-21578标准文本数据集上进行了训练和测试.实验表明,宏平均和微平均都达到了最高,分别为81.82%和94.88%,宏平均比IG,CHI提高了4.73%和1.12%,微平均比IG,CHI提高了1.56%和0.21%. 相似文献
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一种基于类别信息的文本自动分类模型 总被引:2,自引:0,他引:2
从理论角度分析基于互信息的特征选择方法的不足,提出一种改进的互信息特征选择方法;针对向量空间模型在文本表示方面的问题,使用类别空间模型将文本表示为矩阵,有效利用文本的类别信息,实现一种基于类别信息的文本分类算法。对中文文本的分类实验结果表明,该文本分类方法具有良好的分类效果。 相似文献
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从文本特征对文本分类结果的整体影响的角度出发,提出一种基于粒子群优化的文本特征选择方法(PSOTFS),使用粒子群算法来挖掘文本特征选择规则。PSOTFS首先使用开方检验对文本特征进行预选择,然后使用粒子群算法对预选择得到的文本特征进行精选。PSOTFS以一个粒子表示一条特征选择规则,特征选择规则集对应某个粒子群,采用分类准确率作为适应度函数,采用分组的方式对粒子的维度进行降维。实验结果表明,PSOTFS比开方检验、信息增益、文档频率和互信息方法能得到更好的分类效果。 相似文献
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文本分类中一种基于密度的KNN改进方法 总被引:1,自引:1,他引:1
特征降维与分类算法的性能是文本自动分类的两个主要问题.KNN算法以其简单、有效、非参数特点常用于文本分类,但是训练文本分布的不均匀对KNN的分类效果产生负面影响,而在实际应用中训练文本分布不均是常见现象.本文针对这种分类环境,首先提出了一种改进的tf-idf赋权方法用于特征降维,在此基础上进一步提出了一种基于密度的改进KNN方法用于文本分类, 使处于样本点分布较密集区域的样本点之间的距离增大.随后的文本分类试验表明,本文提出的方法基于密度的KNN方法具有较好的文本分类效果. 相似文献
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统计频率算法在文本信息过滤系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
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本文通过实验比较了互信息、χ2统计算法和优势率三种算法在用于局部文本特征选取时对文本分类性能的影响.实验结果显示,在应用于局部特征选择的情况下,文本特征选取算法仍然可以将特征空间的维度降低90%以上,而不降低文本分类的性能.同时,我们发现在应用于局部文本特征选取时,优势率算法的性能不如互信息和χ2统计算法.另外,对于K最近邻分类算法,随着K值的增大,文本分类的查准率在增加,而查全率在降低.最后,本文详细分析了造成这三种算法性能差异的原因,并提出了一种改进算法,来提高优势率算法应用于局部文本特征选取时的性能. 相似文献
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基于统计频率的文本分类特征选择算法研究* 总被引:1,自引:0,他引:1
通过分析χ2统计量(Chi-square, CHI)的缺陷和不足,针对它对低文档频的特征项不可靠,而且不能说明词条和类别的相关性的缺点,对其进行改进,提出统计频率(Statistical Frequency, SF )算法。实验结果表明,统计频率算法能够弥补这些不足,在文本分类中表现出良好的分类效果。 相似文献
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