特征选择,文本分类,词频,文档频,模式聚合

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特征选择,文本分类,词频,文档频,模式聚合

: 论文研究-结合优化的文档频和PA的特征选择方法.pdf 最后应用模式聚合(PA)理论建立文本集的向量空间模型，从分类贡献的角度强化词条的作用，消减原词条矩阵中包含的冗余模式，从而有效地降低了向量空间的维数，提高了文本分类的精度和速度。实验结果表明此种综合性特征...
评级：0 浏览量：70 收藏量：0 资源大小：826KB 上传时间：2019-07-22

: 文本分类与聚类B组1 特征表示方法包括词袋模型、TF-IDF（词频-逆文档频率）、词嵌入（如Word2Vec、GloVe）等，它们能捕获词汇的语义信息和上下文关系。文本聚类算法通常包括层次聚类、K-means、DBSCAN等，它们根据文本之间的相似性...
评级：0 浏览量：15 收藏量：0 资源大小：752KB 上传时间：2022-08-08

: 高效朴素贝叶斯Web新闻文本分类模型的简易实现1 虽然已有许多研究探讨了不同特征选择方法和分类算法的组合，但并没有找到一种万能的最佳方案，因为每种方法在不同的数据集和算法上表现各异。通过改进特征权重估算方法也能提升分类效果，如使用其他词频统计模型或者...
评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：359KB 上传时间：2022-08-03

: 关于文本分类的研究特别版 特征选择是文本分类中的关键步骤，它涉及计算每个特征的统计指标，如互信息、信息增益、词频（TF）、卡方（CHI）概率统计、期望交叉熵、几率比和文本证据权等，以便筛选出对分类最有帮助的特征。此外，还有基于文档...
评级：0 浏览量：73 收藏量：0 资源大小：272KB 上传时间：2009-10-24

: 新闻聚合系统中的数据挖掘技术初探.pdf 其中，文本建模是核心部分，它涉及到诸如TF-IDF（词频-逆文档频率）、LSI（潜在语义索引）或LDA（主题模型）等技术，这些方法可以有效地提取和理解新闻内容的特征。接着，作者提出了基于特征模型的推荐算法。特征...
评级：0 浏览量：57 收藏量：0 资源大小：662KB 上传时间：2021-07-14

: mapreduce综合应用案例 1. 词频统计案例描述：统计一个或多个文本文件中单词的出现频率。 Map阶段：读取文本文件，将每个单词作为键（key），出现次数作为值（value，初始为1）。 Reduce阶段：对所有具有相同键的值进行汇总，计算总出现...
评级：0 浏览量：10 收藏量：0 资源大小：6KB 上传时间：2024-06-16

: Ch5-MapReduce算法设计1 - 关系代数操作：包括选择、投影、并集、交集、连接、分组和聚合等操作。 - 矩阵运算：如矩阵向量乘法和矩阵乘法。 - 词频统计：计算文本中单词出现的频率，用于信息检索和TF-IDF分析。 - 单词同现分析：识别和...
评级：0 浏览量：41 收藏量：0 资源大小：3.85MB 上传时间：2022-08-04

: 2_实验二倒排索引1 - Combiner接收Mapper的输出，聚合同一文件内相同单词的出现次数，将单词作为key，文件名和累计词频作为value，减少网络传输的数据量。 - Reducer进一步处理来自所有Mapper的中间结果，整合不同文件中相同单词的...
评级：0 浏览量：67 收藏量：0 资源大小：4.33MB 上传时间：2022-08-08

: Hadoop编程基于MR程序实现倒排索引示例 2. **Reducer**：Reducer聚合相同键（单词）的值（文档ID和计数），计算每个单词在每个文档中的出现次数。例如，如果Reducer收到`<hello->a.txt, {1,1,1}>`，它将输出`<hello->a.txt, 3>`。 ### 第二步：构建倒排...
评级：0 浏览量：215 收藏量：0 资源大小：58KB 上传时间：2020-09-30

: 新闻内容排重算法大全关键词的权重可以使用TF-IDF（词频-逆文档频率）等方法来确定。 1.2 分段签名算法此算法将网页分割成多个段，为每一段生成信息指纹。如果一定数量的段指纹相同，就认为这两个网页内容重复。然而，对于大规模数据，...
评级：4 浏览量：192 收藏量：0 资源大小：41KB 上传时间：2008-05-05

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