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使用传统的互信息评估函数进行特征选择方法,得到的分类精度并不高。提出了一种考虑词频作用的互信息评估函数,并采用了K-近邻算法进行文本分类测试,通过分析测试结果,使用改进的互信息评估函数进行特征选择,提高了文本分类的精度。
基于改进的互信息特征选择的文本分类
【摘 要】
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使用传统的互信息评估函数进行特征选择方法,得到的分类精度并不高。提出了一种考虑词频作用的互信息评估函数,并采用了K-近邻算法进行文本分类测试,通过分析测试结果,使用改进的互信息评估函数进行特征选择,提高了文本分类的精度。
【机 构】
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海南大学信息科学技术学院,海南大学信息科学技术学院海南海口570228,海南海口570228
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2006年S2期
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