改进的互信息与LDA结合的特征降维方法研究

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改进的互信息与LDA结合的特征降维方法研究

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改进的互信息与LDA结合的特征降维方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-14页
1.1 研究背景及意义	第10-11页
1.1.1 研究背景	第10页
1.1.2 研究意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-12页
1.3 研究内容及主要工作	第12-13页
1.4 论文的组织结构	第13-14页
第二章相关技术概述	第14-24页
2.1 文本分类介绍与预处理	第14-16页
2.1.1 文本分类介绍	第14-16页
2.1.2 文本预处理	第16页
2.2 文本表示模型	第16-17页
2.3 文本特征选择方法	第17-19页
2.3.1 文档频数	第17-18页
2.3.2 信息增益	第18页
2.3.3 χ~2统计量	第18-19页
2.3.4 互信息	第19页
2.4 常用文本分类算法	第19-21页
2.4.1 朴素贝叶斯	第19-20页
2.4.2 支持向量机	第20页
2.4.3 KNN算法	第20-21页
2.5 文本分类评估指标	第21-23页
2.5.1 准确率和召回率	第22页
2.5.2 F值	第22页
2.5.3 宏平均和微平均	第22-23页
2.6 本章小结	第23-24页
第三章互信息特征选择方法改进	第24-34页
3.1 传统互信息特征选择	第24-26页
3.1.1 传统互信息特征选择方法	第24-25页
3.1.2 传统互信息特征选择方法不足	第25-26页
3.2 影响强信息特征的因素	第26页
3.3 特征词词频	第26-27页
3.3.1 特征类频度	第26-27页
3.3.2 特征类内文本平均次数	第27页
3.3.3 最小词频数	第27页
3.4 类别区分词	第27-29页
3.4.1 类内分散度	第28页
3.4.2 类间离散度	第28-29页
3.5 特征词词频与类别区分词结合的改进	第29-30页
3.6 实验结果与分析	第30-33页
3.6.1 实验语料预处理	第30页
3.6.2 KNN算法中K值确定	第30-32页
3.6.3 实验对比分析	第32-33页
3.7 本章小结	第33-34页
第四章特征选择与LDA相结合的分类实现	第34-49页
4.1 主题模型	第34-36页
4.1.1 PLSA模型	第34-35页
4.1.2 LDA模型	第35-36页
4.2 改进的互信息特征选择与LDA模型相结合	第36-39页
4.2.1 基本流程图	第36-37页
4.2.2 LDA模型初始参数设定	第37-38页
4.2.3 LDA模型的推断	第38-39页
4.2.4 特征选择与LDA相结合的分类过程	第39页
4.3 实验结果与分析	第39-48页
4.3.1 实验环境与工具	第39-40页
4.3.2 实验语料预处理	第40-41页
4.3.3 主题数的选取	第41-42页
4.3.4 LDA训练过程	第42-43页
4.3.5 实验对比分析	第43-48页
4.4 本章小结	第48-49页
第五章总结与展望	第49-51页
5.1 全文总结	第49页
5.2 研究展望	第49-51页
参考文献	第51-54页
在校期间发表的论文、科研成果	第54-55页
致谢	第55页

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