【摘 要】
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为在每个文档类别中选择更多的特征,解决至少一个特征法（ALOF）的特征不足问题,提出文档特征最大值法（MFT）和改进的文档特征最大值法（IMFT）。按照数据处理方式决定选择特征的数量,MF
【机 构】
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湖南环境生物职业技术学院信息技术系,南华大学计算机学院
【基金项目】
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湖南省教育厅基金项目（12CL056）
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为在每个文档类别中选择更多的特征,解决至少一个特征法（ALOF）的特征不足问题,提出文档特征最大值法（MFT）和改进的文档特征最大值法（IMFT）。按照数据处理方式决定选择特征的数量,MFT法解析所有文档,确保训练集中每个文档都用最终特征矢量来表示,IMFT法只分析特征评估函数中特征值高的文档以选择较少的特征,减少选择不相关特征的概率。实验考虑3个文档分类数据库和3个评估函数,实验结果表明,与ALOF法和模糊关联聚类（FRC）法相比,提出的两种方法的F1测度更高,分类效果更好,评估函数对最终的分类结果具有
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