未找到相关数据
几种典型特征选取方法在中文网页分类上的效果比较
被引：66
作者：
单松巍
冯是聪
李晓明
机构：
[1] 北京大学计算机科学与技术系
来源：
关键词：
机器学习;
中文网页分类;
特征选取;
评测;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP393.092 [];
学科分类号：
摘要：
针对中文网页,比较研究了CHI、IG、DF以及MI特征选取方法。主要的实验结果有:(1)CHI、IG和DF的性能明显优于MI;(2)CHI、IG和DF的性能大体相当,都能够过滤掉85%以上的特征项;(3)DF具有算法简单、质量高的优点,可以用来代替CHI和IG;(4)使用普通英文文本和中文网页评测特征选取方法的结果是一致的。
引用
收藏
页码：146 / 148
页数：3
相关论文