基于差异性度量的文本数据特征选择方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 文本分类技术国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 特征选择国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容与主要工作 | 第16-18页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 文本数据特征选择的相关知识 | 第19-33页 |
| 2.1 文本分类 | 第19-23页 |
| 2.1.1 文本分类的流程 | 第20-21页 |
| 2.1.2 文本表示模型 | 第21-22页 |
| 2.1.3 文本分类方法 | 第22-23页 |
| 2.2 文本预处理技术 | 第23-25页 |
| 2.3 特征选择 | 第25-30页 |
| 2.3.1 特征选择的过程 | 第25-27页 |
| 2.3.2 特征选择算法分类 | 第27-30页 |
| 2.4 经典的特征选择算法 | 第30-32页 |
| 2.4.1 最大相关最小冗余算法mRMR | 第30-31页 |
| 2.4.2 条件互信息最大化特征选择算法CMIM | 第31页 |
| 2.4.3 ReliefF算法 | 第31-32页 |
| 2.5 小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于相关性、冗余性和差异性的特征选择算法 | 第33-43页 |
| 3.1 信息距离 | 第33-36页 |
| 3.2 特征之间的差异性分析 | 第36-37页 |
| 3.3 基于相关性、冗余性和差异性的特征选择算法 | 第37-39页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第39-42页 |
| 3.4.1 数据预处理 | 第39页 |
| 3.4.2 数据集 | 第39-40页 |
| 3.4.3 实验方法 | 第40页 |
| 3.4.4 实验结果及分析 | 第40-42页 |
| 3.5 小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于信息距离聚类的特征选择算法 | 第43-53页 |
| 4.1 基于信息距离的特征聚类 | 第44-45页 |
| 4.2 基于特征信息距离聚类的特征选择算法 | 第45-46页 |
| 4.3 实验及结果分析 | 第46-52页 |
| 4.3.1 数据预处理 | 第46-47页 |
| 4.3.2 数据集 | 第47页 |
| 4.3.3 实验方法 | 第47页 |
| 4.3.4 实验结果及分析 | 第47-52页 |
| 4.4 小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第60-61页 |
| 附录B 攻读学位期间参与的研究项目 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
