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本文讨论了一种基于正交变换的文本特征降维方法。分析了基于特征选择和特征抽取的特征降维方法各自特点，借助矩阵的分解论证了基于Fisher准则函数的特征降维模式的原理与理论基础，讨论了PCA与SVD两种模式的相互关系。实验结果表明这种特征降维模式在文本分类的准确性方面效果较好。
文本分类中一种基于正交变换的特征降维方法
【摘 要】
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本文讨论了一种基于正交变换的文本特征降维方法。分析了基于特征选择和特征抽取的特征降维方法各自特点，借助矩阵的分解论证了基于Fisher准则函数的特征降维模式的原理与理论
【机 构】
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解放军理工大学理学院,解放军理工大学指挥自动化学院
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2008年5期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（编号：70571087）.
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