基于特征词相交和流形学习的文本分类方法

来源 :河北工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:suqingcsj
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针对文本分类中特征空间的高维性导致的“维数灾难”问题,提出了一种基于流形学习的文本分类模型,该模型利用流形学习算法对高维文本特征数据降维后再分类.同时针对夹角余弦中存在的相似性偏移问题,提出了一种新的文本相似性度量措施——特征词相交距离,其实质是计算两个文档中所包含的特征词的交集,并将该措施作为流形学习算法中选择邻域的依据.实验结果表明,特征词相交距离较好地表达了文档之间的相似性,利用基于特征词相交的流形学习算法对文本数据降维后再分类,在保证分类精度的前提下极大地提高了分类算法的执行效率,克服了采用欧式距
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