一种基于信息增益的新垃圾邮件特征选择算法

摘要：

基于传统信息增益特征选择算法,通过提出类内分散度与类间集中度的概念,结合传统信息增益算法,解决了信息增益算法因忽略特征项的分布而导致的性能下降问题,提高了信息增益算法的效率.使用改进的特征选择算法进行垃圾邮件过滤实验,在不同的分类器下,与传统的特征选择算法进行对比,实验结果表明,改进的特征选择算法性能较优.

关键词：信息增益、类内分散度、类间集中度、垃圾邮件、特征选择

所属期刊栏目：55

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61471181;吉林省自然科学基金20140101194JC,20150101056JC

在线出版日期：2017-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：379-382