【摘 要】
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在文本分类中，特征维数高是必须处理的问题，有效的维数约简技术可以提高分类器学习任务的效率和分类性能，已有研究表明投影寻踪是一种有效的降维方法。投影寻踪是通过寻找最能反
【机 构】
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江西师范大学科学技术学院,南昌 330027
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在文本分类中，特征维数高是必须处理的问题，有效的维数约简技术可以提高分类器学习任务的效率和分类性能，已有研究表明投影寻踪是一种有效的降维方法。投影寻踪是通过寻找最能反映原高维数据的结构或特征的投影方向，把高维数据投影到低维子空间上，从而实现在低维空间上研究分析高维数据的目的。传统投影寻踪技术计算复杂、编程实现困难，其本质问题是投影方向不易确定，且当投影方向包含的指标较多时计算尤为不易。本文提出一种模拟退火的投影寻踪模型，该模型有效的解决了投影方向的寻优问题。本文将该方法应用于文本分类，在Reuters-21578文档集和复旦文档集上进行实验，并与基于遗传算法的投影寻踪模型进行了比较，实验结果表明此方法能有效提取投影方向，得到了很好的分类性能。
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