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大规模文本分类中特征提取方法的比较研究
大规模文本分类中特征提取方法的比较研究
来源 :电脑知识与技术:学术交流 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ciscohd
【摘 要】
:
文本分类中特征向量空间是高维和稀疏的,降维处理是分类的关键步骤。针对传统特征提取方法的不足,提出采用基于迭代的CCIPCA和ICA特征提取方法处理大规模文本分类问题,实验结
【作 者】
:
何海斌
司建辉
【机 构】
:
河北大学数学与计算机学院
【出 处】
:
电脑知识与技术:学术交流
【发表日期】
:
2009年7X期
【关键词】
:
大规模文本分类
特征提取
直观无协方差增量主元分析
独立成分分析
large-scale text categorization
feature extrac
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文本分类中特征向量空间是高维和稀疏的,降维处理是分类的关键步骤。针对传统特征提取方法的不足,提出采用基于迭代的CCIPCA和ICA特征提取方法处理大规模文本分类问题,实验结果表明降维提高了分类效果。在CCIPCA、ICA及ICA与IG组合降维的方法中,基于ICA降维的分类效果是最好的。
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