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针对词频反文档频率（TFIDF）算法的缺陷,引入类别区分度理论改进传统的TFIDF算法.通过比较改进TFIDF算法与其他几种常用特征选择算法的分类效果,证明了改进TFIDF算法用于中文文本分类时,准确率和召回率要优于其他算法,改进TFIDF算法具有较好的特征选择效果.
基于类别区分度的文本特征选择算法研究
【摘 要】
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针对词频反文档频率（TFIDF）算法的缺陷,引入类别区分度理论改进传统的TFIDF算法.通过比较改进TFIDF算法与其他几种常用特征选择算法的分类效果,证明了改进TFIDF算法用于中文文
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院
【出 处】
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北京化工大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2013年B12期
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