【摘 要】
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论文提出了一种基于信息增益改进的信息增益文本特征选择方法。首先对数据集按类进行特征选择,减少数据集不平衡性对特征选取的影响。其次运用特征出现概率计算信息增益权值,
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论文提出了一种基于信息增益改进的信息增益文本特征选择方法。首先对数据集按类进行特征选择,减少数据集不平衡性对特征选取的影响。其次运用特征出现概率计算信息增益权值,降低低频词对特征选择的干扰。最后使用离散度分析特征在每类中的信息增益值,过滤掉高频词中的相对冗余特征,并对选取的特征应用信息增益差值做进一步细化,获取均匀精确的特征子集。通过对照不同算法的测评函数值,表明论文选取的特征子集具有更好的分类能力。
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