类依赖特征选择算法在文本分类中的优化研究
刘云
肖雪
黄荣乘
昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明 650500
摘要：在对文本进行分类时,大量的冗余特征会增加计算复杂度并降低分类的精度,因此需要对特征进行降维.论文提出了一种类依赖(CD)特征选择算法,通过训练集计算出所有文档的关联值(DR),根据类别,分别计算出对应类的阈值(CT),依次提取出大于阈值的文档中的最大特征,得到了对应类的特征向量,以确保每个类别都有不同数量的特征.仿真结果表明,与IG-PSO和GA两种特征选择算法相比,CD特征选择算法根据类别选择特征子集,使得分类的准确率和F1指标得到提升.
关键词：卡方统计量朴素贝叶斯分类器特征选择
分类号：TN929.5(无线通信)
资助基金：国家自然科学基金(61262040)
论文发表日期：2021-10-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 2048-2051,2117 )
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