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特征降维是文本分类的关键技术之一,包括特征选择与特征抽取两类,其中特征选择按特征子集获取范围、特征子集搜索策略、特征子集评价策略等方式进行不同划分。归纳出当前特征选择与特征抽取所用的常用方法,分析各种方法的原理、指出每种方法的优势与不足,总结出相应改进算法。
文本分类特征降维研究综述
【摘 要】
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特征降维是文本分类的关键技术之一,包括特征选择与特征抽取两类,其中特征选择按特征子集获取范围、特征子集搜索策略、特征子集评价策略等方式进行不同划分。归纳出当前特征
【机 构】
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华南师范大学经济管理学院信息管理系; 河北北方学院理学院;
【出 处】
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图书情报工作
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“自动文本分类技术研究”(项目编号:08CTQ003);河北北方学院自然科学青年基金项目“一种基于生成树文档聚类的KNN分类算法”(项目编号:Q2010008)研究成果之一
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