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文本分类中的特征降维方法综述
引用本文:陈涛,谢阳群.文本分类中的特征降维方法综述[J].情报学报,2005,24(6):690-695.
作者姓名:陈涛  谢阳群
作者单位:宁波大学商学院信息管理系,宁波,315211
基金项目:浙江省教育厅2004年度高校科研项目(项目编号20040997)。
摘    要:文本分类的关键是对高维的特征集进行降维。降维的主要方法是特征选择和特征提取。本文综述了已有的特征选择和特征抽取方法,评价了它们的优缺点和适用范围。

关 键 词:文本分类  特征降维  特征选择  特征提取
修稿时间:2005年3月14日

Literature Review of Feature Dimension Reduction in Text Categorization
Chen Tao,Xie Yangqun.Literature Review of Feature Dimension Reduction in Text Categorization[J].Journal of the China Society for Scientific andTechnical Information,2005,24(6):690-695.
Authors:Chen Tao  Xie Yangqun
Abstract:The key to text categorization is how to reduce the high-dimension of the feature vectors.Feature reduction method involves feature selection and feature extraction.In this paper feature selection methods and feature extraction methods are colligated.Their advantage and disadvantage are evaluated.
Keywords:text categorization  feature reduction  feature selection  feature extraction  
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