DPFS:一种基于动态规划的文本特征选择算法

在文本特征选择过程中,针对原始特征空间维数过高、计算量过大、并且存在较大不相关性和冗余性,提出了一种基于动态规划思想的文本特征选择算法(DPFS)。首先,结合动态规划思想,基于特征与类别的相关性分析,对原始特征集合进行特征筛选,保留与类别具有强相关性和弱相关性的特征;然后,再次结合动态规划思想,对特征子集做冗余性分析,滤除弱相关且冗余的特征;最后,得到一个近似最优特征子集。实验结果表明,此算法在对数据降维和在降维过程中减少计算量是有效的。