在文本分类领域中,目前较常用到的特征选择算法都是通过某种评价函数分别计算单个特征对类别的区分能力,仅仅考虑了特征与类别之间的关联性,而对特征与特征之间的关联性没有予以足够的重视,这导致了特征集往往存在着冗余。针对这一问题,提出一种新的用于文本分类的特征选择算法,它可以帮助选出区分能力强、弱相关的特征。经实验验证,该方法比传统的特征选择算法具有更好的性能。
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