高脂血症分类特征选择算法研究

摘要：

以高脂血症文献分类为背景,通过对传统特征选择算法的研究,结合特征出现概率、特征与类别的相关度,提出一种基于二类信息差值的特征选择方法.使用该算法及k近邻距离分类法在高脂血症文献数据集上进行分类,实验显示该算法优于文档频率和信息增益,可提高文本分类的查准率.

关键词：高脂血症、文本分类、特征选择

所属期刊栏目：8

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省大学生创新实验项目1057310031

在线出版日期：2012-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：3656-3658