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以高脂血症文献分类为背景,通过对传统特征选择算法的研究,结合特征出现概率、特征与类别的相关度,提出一种基于二类信息差值的特征选择方法。使用该算法及k近邻距离分类法在高脂血症文献数据集上进行分类,实验显示该算法优于文档频率和信息增益,可提高文本分类的查准率。
高脂血症分类特征选择算法研究
【摘 要】
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以高脂血症文献分类为背景,通过对传统特征选择算法的研究,结合特征出现概率、特征与类别的相关度,提出一种基于二类信息差值的特征选择方法。使用该算法及k近邻距离分类法在
【机 构】
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广东药学院医药信息工程学院
【出 处】
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电脑知识与技术：学术交流
【发表日期】
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2012年5X期
【基金项目】
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广东省大学生创新实验项目(1057310031)
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