基于类别相关性和交叉熵的特征选择方法

被引：21

作者：

朱颢东 ^{[1
,2
]}

钟勇 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 中国科学院成都计算机应用研究所

[2] 中国科学院研究生院

来源：

郑州大学学报(理学版) | 2010年 / 42卷 / 02期

关键词：

文本分类; 特征选择; 类别相关性; 交叉熵; 属性约简;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

文本分类首先要解决的一个问题就是特征选择.简单分析了几种经典的特征选择方法,总结了它们的不足,提出了一个类别相关性方法,把交叉熵引入粗糙集并提出了一个基于交叉熵的属性约简算法,把该属性约简算法同类别相关性方法结合起来,提出了一个综合的特征选择方法.该方法首先利用类别相关性方法进行特征初选以过滤掉一些词条来降低特征空间的稀疏性,然后利用属性约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集.实验结果表明,此特征选择方法效果良好.

引用

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页数：5

共 12 条

[1]

A new method for measuring uncertainty and fuzziness in rough set theory [J].