文本分类中一种基于正交变换的特征降维方法

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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。
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