【摘 要】
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针对文本分类中的特征加权问题,提出了一种基于特征重要度的特征加权方法.该方法基于实数粗糙集理论,通过定义特征重要度,将特征对分类的决策信息引入到特征权重中.然后,在标
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,内蒙古民族大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目(60496321);国家自然科学基金项目(60773099,60573073);国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2006AA10Z245,2006AA10A309);吉林省科技发展计划基金重大项目(20020303);吉林省科技发展计划基金项目(20030523);欧盟项目TH/Asia Link/010(111084)~~
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针对文本分类中的特征加权问题,提出了一种基于特征重要度的特征加权方法.该方法基于实数粗糙集理论,通过定义特征重要度,将特征对分类的决策信息引入到特征权重中.然后,在标准文本数据集Reuters-21578 Top10和WebKB上进行了实验.结果表明,该方法能改善样本空间的分布状态,使同类样本更加紧凑,异类样本更加松散,从而简化从样本到类别的映射关系.最后,使用Nave Bayes,kNN和SVM分类器在上述数据集上对该方法进行了实验.结果表明,该方法能提高分类的准确率、召回率和F1值.
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