基于特征选择的质心向量构建方法

• 作 者: 谢华 王健 林鸿飞 杨志豪
• 机 构: 大连理工大学计算机科学与技术学院
• 出 处: 计算机工程
• 发表日期: 2012年1期
• 关键词: 特征选择 特征权重 余弦相似度 质心 文本分类 feature selection feature weight cosine similarity centr
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目（60673039,60973068）, 国家“863”计划基金资助项目（2006AA01Z151）, 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20090041110002）

基于质心的文本分类方法对模型较敏感,分类性能较差。为此,提出一种基于特征选择的类别质心向量构建方法FSCC。计算特征与类别之间的特征选择值,利用质心特征权重计算公式得到类别的质心向量,并采用非归一化的余弦相似度计算文档与质心间的距离,实现文本分类。实验结果表明,与基于质心的方法和支持向量机方法相比,FSCC方法的分类效果更好。