本文選題：信息增益 + 類內(nèi)分散度��； 參考：《吉林大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版)》2017年02期

【摘要】：基于傳統(tǒng)信息增益特征選擇算法,通過提出類內(nèi)分散度與類間集中度的概念,結(jié)合傳統(tǒng)信息增益算法,解決了信息增益算法因忽略特征項的分布而導(dǎo)致的性能下降問題,提高了信息增益算法的效率.使用改進的特征選擇算法進行垃圾郵件過濾實驗,在不同的分類器下,與傳統(tǒng)的特征選擇算法進行對比,實驗結(jié)果表明,改進的特征選擇算法性能較優(yōu).
[Abstract]:Based on the traditional information gain feature selection algorithm, by proposing the concepts of intra-class dispersion and inter-class concentration, and combining the traditional information gain algorithm, the information gain algorithm solves the performance degradation problem caused by ignoring the distribution of the feature term in the information gain algorithm. The efficiency of the information gain algorithm is improved. The improved feature selection algorithm is used in spam filtering experiment, and compared with the traditional feature selection algorithm under different classifiers. The experimental results show that the improved feature selection algorithm has better performance.
【作者單位】： 吉林大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號:61471181) 吉林省自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號:20140101194JC;20150101056JC)
【分類號】：TP393.098

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本文編號：1854588