【摘 要】
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文本分类中普遍应用的TF-IDF特征权重算法没有引入特征项的纯度和类别属性.在结合基尼指数原理和TF-IDF特征权重算法基础上,提出一种基于基尼指数的特征权重改进算法,在计算
【机 构】
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华中科技大学图像识别与人工智能所,广西大学信息网络中心
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文本分类中普遍应用的TF-IDF特征权重算法没有引入特征项的纯度和类别属性.在结合基尼指数原理和TF-IDF特征权重算法基础上,提出一种基于基尼指数的特征权重改进算法,在计算特征权重时引入特征项的纯度和分类的已知类别属性.进一步,设计了两种特征权重算法的对比实验,并在SVM分类器和kNN分类器下选取不同的特征项数目进行多次实验.实验结果表明,该改进的基尼指数特征权重算法有更好的效果.
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