文本分类特征选择方法
或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。因为它综合表征了该词在文档中的重要程度和文档区分度。但在文本分类中 ...
原文：文本特征选择
在做文本挖掘，特别是有监督的学习时，常常需要从文本中提取特征，提取出对学习有价值的分类，而不是把所有的词都用上，因此一些词对分类的作用不大，比如 的 是 在 了 等停用词。这里介绍两种常用的特征选择方法： 互信息 一个常用的方法是计算文档中的词项t与文档类别c的互信息MI，MI度量的是词的存在与否给类别c带来的信息量，互信息的基本定义如下： 应用到文本特征选择: U C都是二值随机变量，当文档包 ...
2014-06-05 20:45 1 7105 推荐指数：
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【原】文本挖掘——特征选择
特征选择有很多方法，看了很多资料后，我总结了以下几种，以后有新内容会随时修改 1.DF——基于文档频率的特征提取方法 概念：DF（document frequency）指出现某个特征项的文档的频率。 步骤：1).从训练语料中统计出保函某个特征的文档频率（个数） 2).根据设定 ...
特征选择---SelectKBest
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特征选择
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1、介绍 Max-Relevance and Min-Redundancy，最大相关—最小冗余。最大相关性保证特征和类别的相关性最大；最小冗余性确保特征之间的冗余性最小。它不仅考虑到了特征和标注之间的相关性，还考虑到了特征和特征之间的相关性。度量标准使用的是互信息(Mutual ...
特征选择-嵌入
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sklearn——特征选择
一、关于特征选择 主要参考连接为：参考链接，里面有详细的特征选择内容。 介绍 特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方 ...
文本挖掘之特征选择(python 实现)
机器学习算法的空间、时间复杂度依赖于输入数据的规模，维度规约(Dimensionality reduction)则是一种被用于降低输入数据维数的方法。维度规约可以分为两类： 特征选择(feature selection)，从原始的d维空间中，选择为我们提供信息最多的k个维(这k个维 ...