【摘 要】
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为了有效地组织Internet网上极其丰富的信息资源,网页自动分类成为一个日益重要的研究领域.但目前的分类算法还存在一些不足,其主要原因之一就是特征空间的维数过高问题.本文介绍了主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)、潜在语义索引(Latent Semantic Indexing,LSI)和投影寻踪(projection pursuit,PP)等维数约简方法
【机 构】
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江西师范大学物理与通信电子学院(南昌) 江西师范大学计算机信息工程学院(南昌)
【出 处】
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第一届全国信息检索与内容安全学术会议
论文部分内容阅读
为了有效地组织Internet网上极其丰富的信息资源,网页自动分类成为一个日益重要的研究领域.但目前的分类算法还存在一些不足,其主要原因之一就是特征空间的维数过高问题.本文介绍了主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)、潜在语义索引(Latent Semantic Indexing,LSI)和投影寻踪(projection pursuit,PP)等维数约简方法,并对其应用于网页分类进行了比较.对比实验结果表明,这几种维数约简方法对网页分类都有较好的分类结果.从所降到的维数来看,投影寻踪方法将特征空间降到了超低维(一维),这不仅提高了数据的可视性,而且提高了分类速度.
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