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基于最小类差异的无关信息预处理算法   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
陈治平  林亚平  彭雅  王雷  童调生 《电子学报》2003,31(11):1750-1753
为了降低无关信息对文本分类精度的影响,提出了基于最小类差异的预处理算法.算法通过分析文本特征在类中的分布情况,将特征划分为三种类型,按照特征在各类间的分布差异,保留对分类有作用的单类特征与多类特征,而将类分布差异较小的一般特征进行过滤.实验结果表明,采用新算法进行分类预处理所得到的分类精度明显优于信息增益、互信息量等预处理算法.  相似文献   
2.
TFIDF_NB协同训练算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用少量已标记和大量未标记文档进行文本分类已成为一种重要研究趋势 .在分析了 EM和联合训练 (Co-training)两类算法的基础上 ,提出一种新的协同训练算法 .该算法利用 Bayes和 TFIDF两种分类器结合少量已标记和大量未标记文档协同增量训练 .实验结果表明 ,协同训练算法正确率较高 ,平均错误率较 EM和联合训练低 ,具有较好的性能  相似文献   
3.
2004年7月,新《企业集团财务公司管理办法》的出台给财务公司的发展带来了新的创业高潮,但从财务公司发展的现实情况来看,新《办法》在准入制度、防范信用风险、监管等方面仍然存在着诸多不足,有待进一步改进和完善。  相似文献   
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