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文本分类是垃圾短信过滤的核心技术，为了在文本分类时实现特征提取，就需要在不影响分类准确性的前提下，减少原始空间的维数。文档频率、信息增益、互信息、统计、期望交义熵法、文本证据权和主成分分析是目前采用的主要的特征降维方法，通过实验数据对六种方法的性能做比较分析后发现，对于垃圾短信过滤系统而言，信息增益是最优的特征选择方法。