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基于聚类的文本分类属性加权

朱琳  周水庚  
【摘要】:现有的文本自动分类方法通常是基于向量空间模型并使用TF-IDF表示,忽略了属性在不同类别中重要性的差异,因而影响到分类的性能。本文提出一种基于聚类的文本分类属性加权方法:把训练集中的每个类别看作已知的聚簇(cluster),通过优化属性权重(每个类对应一组分类属性权重)以达到聚类效果最佳的目的,使在此权重下不同类别的文档得到尽可能的区分。运用kNN方法对Reuters-21578和20-Newsgroups的分类测试表明,使用C-Weighting的分类效果明显优于不使用C-Weighting时的效果。

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