分块主成分分析在文本特征抽取中的应用

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【获取途径】超星期刊网
【作者】洪军建，珠杰
【作者单位】西藏大学计算机科学系
【年份】2015
【卷号】第6期
【页码】30-34，0，4
【ISSN】1672-6871
【关键词】主成分分析分块特征抽取词聚类
【摘要】为了降低原始文本特征空间的维数,获得较高的分类精度与执行效率,对多种文本特征提取方法进行了研究,如卡方、互信息、信息增益、主成分分析（PCA）等。针对传统文本特征抽取方法存在的精度不高、执行效率低等问题,提出了一种基于分块主成分分析的文本特征提取算法。该算法通过K-均值词聚类进行特征词分块,再对各分块实施PCA操作抽取出更具代表性的特征项,最后使用支持向量机分类器对文本进行分类。实验结果表明:分块主成分分析的分类指标Fβ=1达到了88.7%,执行时间为353 s,能够有效提高文本分类精度与执行效...
【基金】国家自然科学基金
【文献类型】期刊