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IG算法是一种有效的特征选择算法,在文本分类研究领域中得到了广泛应用。本文针对IG算法的不足,提出了一种基于词频信息的改进方法,分别从类内词频信息、类内词频位置分布、类间词频信息等方面进行了改进。通过实验对改进的算法进行了测试,结果表明,改进的算法相对传统算法更有效。
基于词频信息改进的IG特征选择算法在文本分类中的应用研究
【摘 要】
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IG算法是一种有效的特征选择算法,在文本分类研究领域中得到了广泛应用。本文针对IG算法的不足,提出了一种基于词频信息的改进方法,分别从类内词频信息、类内词频位置分布、类间词频信息等方面进行了改进。通过实验对改进的算法进行了测试,结果表明,改进的算法相对传统算法更有效。
【机 构】
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南通科技职业学院
【出 处】
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软件工程
【发表日期】
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2017年12期
【基金项目】
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江苏省高等学校大学生创新创业训练计划（项目编号：201712684020T）.
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