| 一种改进的特征权重算法 |
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| 引用本文： | 张瑜,张德贤.一种改进的特征权重算法[J].计算机工程,2011,37(5):210-212. |
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| 作者姓名： | 张瑜 张德贤 |
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| 作者单位： | 河南工业大学信息科学与工程学院,郑州,450001 |
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| 基金项目： | 河南省创新型科技团队建设基金 |
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| 摘 要： | 特征权重算法对文本分类系统的精确度有很大影响，传统的TFIDF算法未能考虑特征项在类间和类内的分布情况。为此，在对传统算法和相关改进算法进行分析的基础上，引入类间偏斜度、类内离散度和权重调整因子的改进思路，提出一种基于WA-DI-SI的特征权重改进算法，分别采用支持向量机和朴素贝叶斯2种分类算法进行测试。测试结果表明，与其他改进算法相比，该算法能够获得更好的分类效果。
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| 关 键 词： | 文本分类 特征权重 类间偏斜度 类内离散度 权重调整因子 |
Improved Feature Weight Algorithm |
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| ZHANG Yu,ZHANG De-xian.Improved Feature Weight Algorithm[J].Computer Engineering,2011,37(5):210-212. |
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| Authors: | ZHANG Yu ZHANG De-xian |
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| Affiliation: | (College of Information Science and Engineering,Henan University of Technology,Zhengzhou 450001,China) |
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| Abstract: | Feature weight algorithm has great impact on the classification results.Traditional algorithms don＇t consider distribution information among and inside classes.This paper introduces a new improvement ideas of skew information among classes,distribution information inside a class and weight adjustment factor,then puts forward a new term weight algorithm based on WA-DI-SI after in depth analysis of improvements method,and uses SVM and na？ve Bayesian classifier to check its validation.The method is better than others and proves that the improved algorithm is feasible. |
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| Keywords: | text classification feature weight skewness among classes dispersion inside a class weight adjustment factor |
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