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基于类别分布的特征选择框架
靖红芳1; 王斌1; 杨雅辉2; 徐燕3
2009
发表期刊计算机研究与发展
ISSN1000-1239
卷号000期号:009页码:1586
摘要目前已有很多种特征选择方法,但就目前所知,没有一种方法能够在非平衡语料上取得很好的效果。依据特征在类别间的分布特点提出了基于类别分布的特征选择框架。该框架能够利用特征的分布信息选出具有较强区分能力的特征,同时允许给类别灵活地分配权重,分配较大的权重给稀有类别则提高稀有类别的分类效果,所以它适用于非平衡语料,也具有很好的扩展性。另外,OCFS和基于类别分布差异的特征过滤可以看作该框架的特例。实现该框架得到了具体的特征选择方法,Retuers-21578语料及复旦大学语料等两个非平衡语料上的实验表明,它们的Macro和Micro F1效果都优于IG,CHI和OCFS。
关键词特征选择 非平衡语料 特征降维 文本分类 数据挖掘
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36110
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国科学院计算技术研究所
2.北京大学软件与微电子学院
3.北京语言大学网络信息与教育技术中心
第一作者单位中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
靖红芳,王斌,杨雅辉,等. 基于类别分布的特征选择框架[J]. 计算机研究与发展,2009,000(009):1586.
APA 靖红芳,王斌,杨雅辉,&徐燕.(2009).基于类别分布的特征选择框架.计算机研究与发展,000(009),1586.
MLA 靖红芳,et al."基于类别分布的特征选择框架".计算机研究与发展 000.009(2009):1586.
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