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文本聚类属于无监督的学习方法，由于缺乏类信息还很难直接应用有监督的特征选择方法，因此提出了一种基于类信息的特征选择算法。此算法在密度聚类算法的聚类结果上使用信息增益特征选择法重新选择最有分类能力的特征，实验验证了算法的可行性和有效性。
基于类信息的文本聚类中特征选择算法
【摘 要】
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文本聚类属于无监督的学习方法，由于缺乏类信息还很难直接应用有监督的特征选择方法，因此提出了一种基于类信息的特征选择算法。此算法在密度聚类算法的聚类结果上使用信息增益
【机 构】
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安徽大学智能计算与信号处理重点实验室
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2007年12期
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划（973）（No.2004CB318108）,安徽省自然科学基金（No.0504200208）,安徽省教育厅重点自然科学研究项目（No.2006KJ015A）.
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