一种适合于文本分类的属性约简算法

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在基于向量空间模型的文本自动分类系统中，向量的维数常常高达几千甚至几万维，计算量相当大，因此要在分类前进行向量约简。本文运用Rough集理论，提出了属性约简的一种贪心算法。实验证明，该算法有效的缩减了向量维度，而且具有较好的分类准确度。
作者：CUILing 崔玲 ZANGYongliang 张永亮
作者单位：ComputerDepartment,BeijingUniversityofTechnology,Beijing100022北京工业大学计算机学院,北京,100022
母体文献：第18届全国计算机新科技与计算机教育学术大会论文集
会议名称：第18届全国计算机新科技与计算机教育学术大会  
会议时间：2007年8月13日
会议地点：太原
主办单位：全国高等学校计算机教育研究会,中国计算机学会,全国计算机继续教育研究会
语种：chi
分类号：
关键词：文本分类  特征提取  向量维数  Rough集  属性约简算法  贪心算法
在线出版日期：2013年5月28日
基金项目：
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