论文研究基于类别方差的特征权重算法.pdf

传统基于概率的特征权重算法，往往只对词频、逆文档频和逆类频等进行统计，忽略了类别之间的相互关系。而对于多分类问题，类别之间的关系对统计又有重要意义。为了提高文本分类的精确度，提出了基于类别方差的特征权重算法，通过计算类别方差来度量类别之间的联系。通过五种特征权重算法在搜狗新闻数据集上的实验，结果表明提出的算法在F1宏平均和F1微平均上都有较大的提高。通过实验验证，该算法提升了文本分类的效果。