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考察了文档频率DF、互信息MI、CHI统计、CC统计四种不同的特征选择方法，并结合K近邻算法进行分类精度上的比较．为消除MI对低频词的倚重，提出一种DF与MI结合的特征评价函数，并验证了这种组合特征选择方法的有效性．
文本分类中特征选择方法的比较和改进
【摘 要】
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考察了文档频率DF、互信息MI、CHI统计、CC统计四种不同的特征选择方法，并结合K近邻算法进行分类精度上的比较．为消除MI对低频词的倚重，提出一种DF与MI结合的特征评价函数，并验证
【机 构】
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海南大学信息科学技术学院
【出 处】
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郑州大学学报：理学版
【发表日期】
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2007年2期
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