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一种基于基尼指数和类内频率的特征选择方法

A kind of method to feature extration based on gini-index and frequency in kind
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摘要 使用基尼指数原理的"纯度"形式,结合类内频率的思想,构造了一个适合特征选择的特征评估函数GGNI(Category Gini-Index),在特征维数取不同值时,结合SVM、KNN两类分类器进行了分类试验,实验结果表明评估函数GGNI比其它常用的特征选择方法有较强的特征提取能力,可用于全局提取特征。
作者 郑伟 奉国和
机构地区 河北北方学院理学院 华南师范大学经济管理学院
出处 《制造业自动化》 北大核心 2010年第11期162-164,共3页 Manufacturing Automation
基金 国家社科基金项目"自动文本分类技术研究"(08CTQ003) 张家口市科学技术研究与发展项目"基于词性选的文本分类预处理方法研究"(0921045B)
关键词 基尼指数 特征提取 文本分类 效果
分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
  • 相关文献

参考文献9

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二级参考文献44

共引文献41

制造业自动化
2010年 第11期

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