【摘 要】
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在文本分类中，对高维的特征集进行降维是非常重要的，不但可以提高分类精度和效率，也可以找出富含信息的特征子集。而特征选择是有效降低特征向量维数的一种方法。目前常用的一些
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,福建师范大学协和学院
【基金项目】
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福建省B类科技发展基金（JB06023）,中科院软件所开放课题基金（SYSKF0701）,福州大学科技发展基金（2005-XQ-13,XRC-0511）
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在文本分类中，对高维的特征集进行降维是非常重要的，不但可以提高分类精度和效率，也可以找出富含信息的特征子集。而特征选择是有效降低特征向量维数的一种方法。目前常用的一些特征选择算法仅仅考虑了特征词与类别间的相关性，而忽略了特征词与特征词之间的相关性，从而存在特征冗余，影响了分类效果。为此，在分析了常用的一些特征选择算法之后，提出了一种基于mRMR模型的特征选择方法。实验表明，该特征选择方法有助于提高分类性能。
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