原文:技术积累--常用的文本分类的特征选择算法

常采用特征选择方法。常见的六种特征选择方法: DF Document Frequency 文档频率 DF:统计特征词出现的文档数量,用来衡量某个特征词的重要性 MI Mutual Information 互信息法 互信息法用于衡量特征词与文档类别直接的信息量。 如果某个特征词的频率很低,那么互信息得分就会很大,因此互信息法倾向 低频 的特征词。 相对的词频很高的词,得分就会变低,如果这词携带了很 ...

2016-03-21 23:53 0 2935 推荐指数:

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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 ...

Wed Sep 27 19:49:00 CST 2017 2 10708
文本分类学习 (四) 特征选择之卡方检验

前言: 上一篇提到了特征提取,或者叫做降维。在文本分类中,特征提取算法的优劣对于文本分类的结果具有非常大的影响。 所以选择效果好的特征提取算法文本分类前中很重要的步骤。于是这篇就对卡方检验做一个介绍。这是一个效果很好的特征提取方法。 之前对卡方检验做过介绍:卡方检验是通过对特征进行打分然后排 ...

Tue Apr 10 01:55:00 CST 2018 4 10763
特征选择常用算法综述

特征选择的一般过程: 1.生成子集:搜索特征子集,为评价函数提供特征子集 2.评价函数:评价特征子集的好坏 3.停止准则:与评价函数相关,一般是阈值,评价函数达到一定标准后就可停止搜索 4.验证过程:在验证数据集上验证选出来的特征子集的有效性 1.生成子集 搜索算法有 完全搜索 ...

Wed Nov 11 05:19:00 CST 2015 0 10590
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 ...

Fri Jun 06 04:45:00 CST 2014 1 7105
特征选择算法

特征选择的一般过程 从特征全集中产生出一个特征子集,然后用评价函数对该特征子集进行评价,评价的结果与停止准则进行比较,若满足停止准则就停止,否则就继续产生下一组特征子集,继续进行特征选择特征子集产生过程( Generation Procedure ) 采取一定的子集选取办法,为评价函数 ...

Mon Feb 12 21:20:00 CST 2018 0 1154
特征选择算法

特征选择方法初识: 1、为什么要做特征选择在有限的样本数目下,用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。2、特征选择的确切含义将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间,达到降维的目的,然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。3、特征选取的原则获取 ...

Wed Sep 19 21:39:00 CST 2018 0 5022
特征选择(feature selection)常用算法综述

原文: http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924088.html 1 综述 (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection ...

Thu Jun 28 12:20:00 CST 2018 0 2747
常用特征选择方法

1 特征工程是什么?2 数据预处理  2.1 无量纲化    2.1.1 标准化    2.1.2 区间缩放法    2.1.3 标准化与归一化的区别  2.2 对定量特征二值化  2.3 对定性特征哑编码  2.4 缺失值计算  2.5 数据变换3 特征选择  3.1 Filter ...

Fri Mar 29 05:33:00 CST 2019 0 1027
 
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