文本分类中一种基于正交变换的特征降维方法

计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (5): 125-126.

文本分类中一种基于正交变换的特征降维方法

刘海峰王元元张学仁刘守生

解放军理工大学理学院解放军理工大学指挥自动化学院,南京210007

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
国家自然科学基金资助项目（编号：70571087）.

LIU Hai-feng WANG Yuan-yuan ZHANG Xue-ren LIU Shou-sheng （Institute of Sciences, Institute of Command Automation, PLAUST, Nanjing 210007,China）

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 本文讨论了一种基于正交变换的文本特征降维方法。分析了基于特征选择和特征抽取的特征降维方法各自特点，借助矩阵的分解论证了基于Fisher准则函数的特征降维模式的原理与理论基础，讨论了PCA与SVD两种模式的相互关系。实验结果表明这种特征降维模式在文本分类的准确性方面效果较好。

关键词: 文本分类特征抽取特征降维正交变换奇异值分解

Abstract: Discuss a method of reducing the text features based on orthogonal transforming. Then, we analyze the characteristic about feature selection and feature extraction. In virtue of decomposing the matrix, we demonstrate the principle and the theory foundatio

Key words: Text classification, Feature extraction, Feature selection, Orthogonal transforming, SVD

刘海峰王元元张学仁刘守生. 文本分类中一种基于正交变换的特征降维方法[J]. 计算机科学, 2008, 35(5): 125-126. https://doi.org/

LIU Hai-feng WANG Yuan-yuan ZHANG Xue-ren LIU Shou-sheng （Institute of Sciences, Institute of Command Automation, PLAUST, Nanjing 210007,China）. [J]. Computer Science, 2008, 35(5): 125-126. https://doi.org/

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