原文:技術積累--常用的文本分類的特征選擇算法

常采用特征選擇方法。常見的六種特征選擇方法: DF Document Frequency 文檔頻率 DF:統計特征詞出現的文檔數量,用來衡量某個特征詞的重要性 MI Mutual Information 互信息法 互信息法用於衡量特征詞與文檔類別直接的信息量。 如果某個特征詞的頻率很低,那么互信息得分就會很大,因此互信息法傾向 低頻 的特征詞。 相對的詞頻很高的詞,得分就會變低,如果這詞攜帶了很 ...

2016-03-21 23:53 0 2935 推薦指數:

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文本分類特征選擇方法

或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。因為它綜合表征了該詞在文檔中的重要程度和文檔區分度。但在文本分類中 ...

Wed Sep 27 19:49:00 CST 2017 2 10708
文本分類學習 (四) 特征選擇之卡方檢驗

前言: 上一篇提到了特征提取,或者叫做降維。在文本分類中,特征提取算法的優劣對於文本分類的結果具有非常大的影響。 所以選擇效果好的特征提取算法文本分類前中很重要的步驟。於是這篇就對卡方檢驗做一個介紹。這是一個效果很好的特征提取方法。 之前對卡方檢驗做過介紹:卡方檢驗是通過對特征進行打分然后排 ...

Tue Apr 10 01:55:00 CST 2018 4 10763
特征選擇常用算法綜述

特征選擇的一般過程: 1.生成子集:搜索特征子集,為評價函數提供特征子集 2.評價函數:評價特征子集的好壞 3.停止准則:與評價函數相關,一般是閾值,評價函數達到一定標准后就可停止搜索 4.驗證過程:在驗證數據集上驗證選出來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
文本特征選擇

  在做文本挖掘,特別是有監督的學習時,常常需要從文本中提取特征,提取出對學習有價值的分類,而不是把所有的詞都用上,因此一些詞對分類的作用不大,比如“的、是、在、了”等停用詞。這里介紹兩種常用特征選擇方法: 互信息   一個常用的方法是計算文檔中的詞項t與文檔類別c的互信息MI,MI度量 ...

Fri Jun 06 04:45:00 CST 2014 1 7105
特征選擇算法

特征選擇的一般過程 從特征全集中產生出一個特征子集,然后用評價函數對該特征子集進行評價,評價的結果與停止准則進行比較,若滿足停止准則就停止,否則就繼續產生下一組特征子集,繼續進行特征選擇特征子集產生過程( Generation Procedure ) 采取一定的子集選取辦法,為評價函數 ...

Mon Feb 12 21:20:00 CST 2018 0 1154
特征選擇算法

特征選擇方法初識: 1、為什么要做特征選擇在有限的樣本數目下,用大量的特征來設計分類器計算開銷太大而且分類性能差。2、特征選擇的確切含義將高維空間的樣本通過映射或者是變換的方式轉換到低維空間,達到降維的目的,然后通過特征選取刪選掉冗余和不相關的特征來進一步降維。3、特征選取的原則獲取 ...

Wed Sep 19 21:39:00 CST 2018 0 5022
特征選擇(feature selection)常用算法綜述

原文: http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924088.html 1 綜述 (1) 什么是特征選擇 特征選擇 ( Feature Selection )也稱特征子集選擇( Feature Subset Selection ...

Thu Jun 28 12:20:00 CST 2018 0 2747
常用特征選擇方法

1 特征工程是什么?2 數據預處理  2.1 無量綱化    2.1.1 標准化    2.1.2 區間縮放法    2.1.3 標准化與歸一化的區別  2.2 對定量特征二值化  2.3 對定性特征啞編碼  2.4 缺失值計算  2.5 數據變換3 特征選擇  3.1 Filter ...

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