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A Feature Selection Approach Based on Interclass and Intraclass Relative Contributions of TermsUn enfoque de selección de características basado en las contribuciones relativas interclase e intraclase de los términos

Resumen

La selección de características desempeña un papel fundamental en la categorización de textos. Durante la selección de características, los términos de alta frecuencia y las contribuciones relativas interclase e intraclase de los términos tienen efectos significativos en los resultados de la clasificación. Por ello, en este artículo proponemos un enfoque de selección de características, IIRCT, basado en las contribuciones relativas interclase e intraclase de los términos. En nuestro algoritmo propuesto, se consideran sintéticamente tres factores críticos, que son la frecuencia de los términos y la contribución relativa interclase y la contribución relativa intraclase de los términos. Por último, se realizan experimentos con la ayuda del clasificador kNN. Y los resultados correspondientes en 20 corpus NewsGroup y SougouCS muestran que el algoritmo IIRCT logra un mejor rendimiento que los algoritmos DF, t-Test y CMFS.

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