A Feature Selection Approach Based on Interclass and Intraclass Relative Contributions of Terms
المؤلفون المشاركون
Zhao, Minghua
Zhou, Hongfang
Guo, Jie
Wang, Yinghui
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-08-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Feature selection plays a critical role in text categorization.
During feature selecting, high-frequency terms and the interclass and intraclass relative contributions of terms all have significant effects on classification results.
So we put forward a feature selection approach, IIRCT, based on interclass and intraclass relative contributions of terms in the paper.
In our proposed algorithm, three critical factors, which are term frequency and the interclass relative contribution and the intraclass relative contribution of terms, are all considered synthetically.
Finally, experiments are made with the help of kNN classifier.
And the corresponding results on 20 NewsGroup and SougouCS corpora show that IIRCT algorithm achieves better performance than DF, t-Test, and CMFS algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhou, Hongfang& Guo, Jie& Wang, Yinghui& Zhao, Minghua. 2016. A Feature Selection Approach Based on Interclass and Intraclass Relative Contributions of Terms. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099587
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhou, Hongfang…[et al.]. A Feature Selection Approach Based on Interclass and Intraclass Relative Contributions of Terms. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099587
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhou, Hongfang& Guo, Jie& Wang, Yinghui& Zhao, Minghua. A Feature Selection Approach Based on Interclass and Intraclass Relative Contributions of Terms. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099587
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099587
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر