适用于不确定文本分类的特征选择算法

作者：王博; 贾焰; 杨树强; 周斌

来源：通信学报, 2009, (08): 32-38+44.

• 特征选择
• 不确定数据
• 文本分类 feature selection
• uncertain text
• text classification

基于Hilbert-Schmidt依赖性准则提出了一种新颖的特征选择算法FSUNT,重点考虑特征选择过程中可能出现的模糊性和不确定性。针对类标号不确定而其他特征值确定的文本数据,通过考察特征与不确定的类标号间的Hilbert-Schmidt相关性,对特征进行排序,并选取最终的结果子集。最后大量真实与仿真实验结果表明,基于该算法可得到良好的分类效果和稳定性。

• 单位
  中国人民解放军国防科学技术大学