基于改进CHI和带权ECE结合的特征选择方法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 7次 | 上传用户：xulele2

【摘要】

：

针对文本分类特征选择方法中的卡方统计(CHI)和期望交叉熵(ECE),分析了其特点和不足。为了避免传统CHI和ECE方法在不平衡数据集上分类效果差的问题,通过引入调节因子和除去负相关影响因素,给出了改进的CHI方法(pCHI),并以加权的方式弥补ECE方法倾向于选择弱区分能力高频特征的缺陷(ωECE)。在综合两种改进后方法的基础上,进一步提出基于改进CHI和带权ECE结合(pCHIωECE)的特征

【作者】

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蔡镇高健秦晓军

【机构】

：

江南计算技术研究所

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2019年10期

【关键词】

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卡方统计期望交叉熵特征选择文本分类 chi-square statistics expected cross-entropy feature select

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61732018).

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