一种改进的线性支持向量机的特征筛选算法
2006-10-25分类号:TP18
【部门】西北农林科技大学信息工程学院 安阳师范学院计算机科学系 西北农林科技大学信息工程学院 陕西杨凌712100 河南安阳455100 陕西杨凌712100
【摘要】针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑到了法线和特征的分布。通过试验可以看出,在使用较小的特征空间时,与SVM法线算法和信息增益算法相比,加权SVM法线算法具有更好的特征筛选性能。
【关键词】特征筛选 支持向量机 加权SVM法线算法 文本分类
【基金】西北农林科技大学人才基金项目(0114040101140402)
【所属期刊栏目】西北农林科技大学学报(自然科学版)
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