【摘 要】
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特征选择可以有效改善分类效率和精度，传统方法通常只评价单个特征，较少评价特征子集．在研究特征相关性基础上，进一步划分特征为强相关、弱相关、无关和冗余四种特征，建立起Markov
【机 构】
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东南大学计算机科学与技术学院,南京邮电大学计算机学院
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特征选择可以有效改善分类效率和精度，传统方法通常只评价单个特征，较少评价特征子集．在研究特征相关性基础上，进一步划分特征为强相关、弱相关、无关和冗余四种特征，建立起Markov Blanket理论和特征相关性之间的联系，结合Chi-Square检验统计方法，提出了一种基于前向选择的近似Markov Blanket特征选择算法，获得近似最优的特征子集．实验结果证明文中方法选取的特征子集与原始特征子集相比，以远小于原始特征数的特征子集获得了高于或接近于原始特征集的分类结果．同时，在高维特征空间的文本分类领域，
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