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文本挖掘中特征降维方法比较研究 被引量:1

The Research on Dimension Reduction Methods of Text Mining
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摘要 研究了文本挖掘中的高维特征选取问题.对常见的降维主要方法:特征选择和特征抽取等算法进行了理论分析与性能比较.评价了它们的优缺点和适用范围。 Feature: Selection is the key technology in the text mining field. Feature reduction method involves feature selection and feature extraction. This paper studies the feature selection and feature extraction algorithms, discusses some familiar algorithms. Their advantage and disadvantage are evaluated.
作者 孙铁利 张妍 李晓微 SUN Tie-li, ZHANG Yan, LI Xiao-wei (College of Compute Science, Northeast Normal University, Changchun 130117,China)
出处 《电脑知识与技术》 2008年第1期201-204,225,共5页 Computer Knowledge and Technology
关键词 文本挖掘 降维算法 特征选择 特征抽取 text mining dimensionality reduction feature selection feature extraction.
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