文本特征选择工具IGCHIDF方法.........

论文《文本分类中改进的特征加权方法》，和大家分享～～

基于层次特征词权重的文本分类方法

基于文本特征计算的信息分析方法66-113.pdf

在文本分类问题中，有多种评价特征优劣的指标，其中主要有特征与类别的相关性、特征自身的冗余度和特征在语料中的稀疏程度。由于文本特征的优劣直接影响分类效果，全方位考虑特征的各个因素很有必要。特征选择常分为

针对采用支持向量机进行分类的特征子集选择问题,提出一种改进的基于梯度向量的特征评测算法。

提出了一种改进的语音增强算法，该算法以基于先验信噪比估计的维纳滤波法为基础。首先通过计算无声段的统计平均得到初始噪声功率谱；其次，计算语音段间带噪语音功率谱，并平滑处理初始噪声功率谱和带噪语音功率谱，

针对肿瘤基因数据因维度高和冗余基因较多而导致分类精度低的问题,提出一种基于PCA和信息增益的肿瘤特征基因选择方法.该方法首先使用PCA算法剔除冗余基因,获得预选特征基因子集;然后利用信息增益算法对预选

针对现有入侵检测算法中存在着冗余或噪声特征导致的检测模型精度下降与训练时间过长的问题进行了研究，将特征选择算法引入到入侵检测领域，提出了一种基于特征选择的入侵检测方法。利用不同的离散化与特征选择算法生

通过分析特征词与类别间的相关性,在原有卡方特征选择和信息增益特征选择的基础上提出了两个参数,使得选出的特征词集中分布在某一特定类,并且使特征词在这一类中出现的次数尽可能地多;最后集合CHI与IG两种算

在各种特征选择方法中，Lasso的方法取得了广泛的研究和应用。然而，利用Lasso进行特征选择的一个主要缺点是只考虑了样本和类标签之间的相关性，却忽略了样本自身的内在关联信息，而这些信息有助于诱导出更