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文本分类中特征选择算法研究
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文本分类中特征选择算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第1章 绪论第8-15页
　　1.1 课题的研究背景及意义第8-9页
　　1.2 国内外研究现状第9-13页
　　　　1.2.1 分类算法相关研究现状第9-11页
　　　　1.2.2 特征选择算法相关研究现状第11-13页
　　1.3 课题研究内容第13-14页
　　1.4 论文组织结构第14-15页
第2章 文本分类中经典的特征选择方法第15-29页
　　2.1 引言第15页
　　2.2 文本分类系统概述第15-20页
　　　　2.2.1 文本预处理技术第16-17页
　　　　2.2.2 分类模型训练技术第17-18页
　　　　2.2.3 分类性能评估第18-20页
　　2.3 文本分类中常见的特征选择方法第20-24页
　　　　2.3.1 文档频率第20-21页
　　　　2.3.2 互信息第21-22页
　　　　2.3.3 信息增益第22页
　　　　2.3.4 卡方统计第22-23页
　　　　2.3.5 文本证据权第23-24页
　　　　2.3.6 交叉熵第24页
　　2.4 对比试验第24-28页
　　　　2.4.1 实验数据集第24-25页
　　　　2.4.2 实验对比与算法分析第25-28页
　　2.5 本章小结第28-29页
第3章 基于属性隶属度的特征选择算法第29-45页
　　3.1 引言第29页
　　3.2 传统特征选择算法分析第29-31页
　　3.3 基于属性隶属度的特征选择算法（FMFS）第31-35页
　　　　3.3.1 距离度量第31-32页
　　　　3.3.2 平滑因子σ估计第32-33页
　　　　3.3.3 FMFS算法详述第33-35页
　　3.4 文本分类的常用数据集第35-37页
　　3.5 实验对比与分析第37-43页
　　　　3.5.1 对比实验第38-40页
　　　　3.5.2 算法时间代价分析第40-43页
　　3.6 本章小结第43-45页
第4章 面向偏斜数据集的特征选择算法第45-53页
　　4.1 引言第45页
　　4.2 相关研究工作第45-49页
　　　　4.2.1 属性词频分布信息第45-46页
　　　　4.2.2 互信息优化MI-ICF第46-47页
　　　　4.2.3 强化属性类别信息特征选择方法（SFCI）第47-49页
　　4.3 实验对比与算法分析第49-51页
　　4.4 本章小结第51-53页
结论第53-55页
参考文献第55-60页
致谢第60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。
 
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