论文研究-一种基于核的最大散度差特征抽取方法.pdf

研究了一种基于核的最大散度差准则的文本特征抽取方法。首先回顾了文本分类中特征降维的主要方法、Fisher准则及其相关研究进展以及存在的问题；然后分析了基于散度差准则的线性鉴别方法的优点与不足，借助于核函数较好地解决了线性可分性较差的样本分类问题，在最低限度减少信息损失的前提下实现了特征维数的大幅度减缩。实验结果表明，该方法在文本分类上的效果较好。