關(guān)鍵詞：降維 文本分類 主成分分析 信息增益率 特征選擇 

摘要：由于文本分類中的特征空間高維稀疏,傳統(tǒng)單一的降維方法難以滿足實(shí)際大數(shù)據(jù)分類需求。針對這種情況,提出一種兩階段的混合特征選擇方法。第一階段計(jì)算每個特征詞的信息增益率并進(jìn)行排序,然后根據(jù)設(shè)定的閾值進(jìn)行特征詞的選擇。第二階段利用主成分分析方法將第一階段輸出的仍保持高維特性的高維特征空間映射到低維新特征空間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與單一的傳統(tǒng)方法比較,混合特征選擇方法實(shí)現(xiàn)了二次降維,不但減少了計(jì)算開銷,還提高了分類性能。

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{4}前言應(yīng)充分說明研究工作的背景、意義、本文擬解決的問題、采用的方法和手段,引出重要文獻(xiàn),全面評述相關(guān)研究工作,突出本工作的重要性和創(chuàng)新性,不要忽視國內(nèi)同行的工作。

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