基于最小类差异的无关信息预处理算法

陈治平; 林亚平; 彭 雅; 王 雷; 童调生

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于最小类差异的无关信息预处理算法

论文 | 更新时间：2025-07-16

- 基于最小类差异的无关信息预处理算法
- An Irrelevant Information Preprocess Based on the Minimal Class Difference
- 电子学报 2003年31卷第11期页码：1750-1753
- 作者机构：
  
  湖南大学计算机与通信学院,湖南,长沙,410082
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.60272051);湖南省自然科学基金 (No.01jjy1007)
- DOI：
  中图分类号： TP391
- 纸质出版：2003
- 稿件说明：
移动端阅览
陈治平, 林亚平, 彭雅, 等. 基于最小类差异的无关信息预处理算法[J]. 电子学报, 2003,31(11):1750-1753.

CHEN Zhi-ping, LIN Ya-ping, PENG Ya, et al. An Irrelevant Information Preprocess Based on the Minimal Class Difference[J]. Acta Electronica Sinica, 2003, 31(11): 1750-1753.
陈治平, 林亚平, 彭雅, 等. 基于最小类差异的无关信息预处理算法[J]. 电子学报, 2003,31(11):1750-1753. DOI：

CHEN Zhi-ping, LIN Ya-ping, PENG Ya, et al. An Irrelevant Information Preprocess Based on the Minimal Class Difference[J]. Acta Electronica Sinica, 2003, 31(11): 1750-1753. DOI：

摘要

为了降低无关信息对文本分类精度的影响

提出了基于最小类差异的预处理算法.算法通过分析文本特征在类中的分布情况

将特征划分为三种类型

按照特征在各类间的分布差异

保留对分类有作用的单类特征与多类特征

而将类分布差异较小的一般特征进行过滤.实验结果表明

采用新算法进行分类预处理所得到的分类精度明显优于信息增益、互信息量等预处理算法.

Abstract

An irrelevant feature preprocess based on the minimal class difference is proposed.It computes the class distribution difference of features according to their distribution

then divides the features into three types.The new preprocess keeps the features including single-class features and multi-class features which make for classification

and filters the general features with little use for classification.The experimental results show that better performance can be obtained using the new algorithm than using those algorithms such as information gain

mutual information

and cross entropy.

关键词

Keywords

references

浏览量

1499

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

一种基于模板的子句学习算法

基于互信息量和薄板样条的X射线造影图像弹性配准

基于互信息量和模糊梯度相似性的医学图像配准

特征的支持度与其分类能力的关系研究

高斯混合多伯努利滤波器基于柯西施瓦兹散度的传感器控制方法