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基于类别相关性及遗传算法的文本特征选择

A TEXT FEATHER SELECTION METHOD BASED ON CATEGORY RELEVANCE AND GENETIC ALGORITHM

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【作者】 李桂芳刘培玉

【Author】 Li Guifang Liu Peiyu(School of Information Science & Engineering,Shandong Normal University,250014,Jinan,China)

【机构】 山东师范大学信息科学与工程学院山东师范大学信息科学与工程学院 250014250014济南

【摘要】 针对文本特征选择中原始特征空间维数过高,提出一种基于类别相关性及遗传算法的文本特征选择方法.有效地降低了特征空间的维数,提高了分类准确率.实验验证了该方法的有效性.

【Abstract】 For high-dimensional original feather space in automatic text categorization,a new feature selection method based on category relevance and Genetic Algorithm is presented.It can effectively reduce dimensions of feature space and enhance the accuracy of classification.The experiment illustrates the validity.

【基金】 山东省自然科学基金资助项目(Y2006G20)
  • 【文献出处】 山东师范大学学报(自然科学版) ,Journal of Shandong Normal University(Natural Science) , 编辑部邮箱 ,2007年04期
  • 【分类号】TP18
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