【摘 要】
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特征降维是文本分类面临的主要问题之一。首先通过x~2分布对特征项进行选择,然后使用一种改进的基于密度聚类方法对选择后的特征项进行聚类,借助类别分布信息,在尽量减少信息
【机 构】
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解放军理工大学指挥自动化学院; 解放军理工大学理学院 南京 210007; 南京 210007;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“基于不完全信息的交互式群决策理论及其应用”(项目编号：70571087)研究成果之一
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特征降维是文本分类面临的主要问题之一。首先通过x~2分布对特征项进行选择,然后使用一种改进的基于密度聚类方法对选择后的特征项进行聚类,借助类别分布信息,在尽量减少信息缺失的前提下先后两次对文本特征维数进行了压缩;在基于类别概率分布的模式下实现文本的矩阵表示,借助矩阵理论进行文本分类。试验结果表明,该方法的分类效率较高。
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