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文本分类中一种基于核的最大散度差特征抽取方法


□ 刘海峰 姚泽清 张述祖 王元元

  (解放军理工大学 a.理学院; b.指挥自动化学院, 南京210007)
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  摘 要:研究了一种基于核的最大散度差准则的文本特征抽取方法。首先回顾了文本分类中特征降维的主要方法、Fisher准则及其相关研究进展以及存在的问题;然后分析了基于散度差准则的线性鉴别方法的优点与不足,借助于核函数较好地解决了线性可分性较差的样本分类问题,在最低限度减少信息损失的前提下实现了特征维数的大幅度减缩。实验结果表明,该方法在文本分类上的效果较好。
  关键词:文本分类; 特征抽取; 特征降维; 散度差准则; 核变换
  中图分类号:TP391 文献标志码:A
   文章编号:10013695(2009)01010203
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  Kernelbased maximum scatter difference method of feature extraction in text classification
  LIU Haifenga,b, YAO Zeqinga, ZHANG Shuzua,WANG Yuanyuanb
  
  (a.Institute of Sciences, b. Institute of Command Automation, PLA University of Science & Technology, Nanjing 210007, China)
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  Abstract:This paper studied a method of extracting the text features based on the kernel and scatter difference. Firstly, reviewed the primary feature reduction means, Fisher discriminant and the developing of this aspect. Secondly, analyzed the virtue and the defect of the scatter difference criterion. In virtue of the kernel it solved the stylebooks classification problem that had less linear separability. At the precondition of lower information loss, reduces the feature dimension greatly. The lastly, a test about text categorization and the result show that this method has a better precision. ......
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