按c-分層不定長CAT研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、如何對網(wǎng)上的文本信息進(jìn)行分類,使Internet這個(gè)巨大分布式信息空間的無序狀態(tài)有序化,已成為文本信息處理和計(jì)算機(jī)研究領(lǐng)域亟待解決的一個(gè)問題.一般來說,由于文本集中的特征項(xiàng)可能多達(dá)數(shù)萬個(gè),那么把文本表示為向量形式時(shí),特征空間的維數(shù)也就高達(dá)數(shù)萬維,如此高維的特征向量的處理具有極高的計(jì)算復(fù)雜度,用常用的分類算法進(jìn)行處理,高維帶來的噪音會淹沒真正的對分類有用的信息,尤其是會產(chǎn)生所謂的"維數(shù)災(zāi)難問題",所以人們?yōu)樘岣叻诸愃俣?降低噪音的影響,應(yīng)

2、用降維技術(shù)處理維數(shù)災(zāi)難.現(xiàn)有的文本自動(dòng)分類中的降維大多采用特征選擇的方法,選擇一些主要特征,即通過評價(jià)函數(shù)進(jìn)行降維,但通過這種方法選擇的特征項(xiàng)中可能還包含一些彼此相關(guān)的因素,也就是說有些特征是冗余的.降維的另外一種方式是利用映射(或變換)的方法(也稱特征提取)把原始項(xiàng)集映射到較低維的空間中,通過降維映射,構(gòu)造總數(shù)量較少的新特征集,其中每個(gè)特征都是原有特征的函數(shù),并通過新特征進(jìn)行識別.經(jīng)典的算法有:主成分分析和Fisher線性判別分析.但

3、這些方法都是建立在數(shù)據(jù)總體服從正態(tài)分布這個(gè)假定基礎(chǔ)之上的,而文本特征數(shù)據(jù)并不滿足正態(tài)分布假定,需要用穩(wěn)健的或非參數(shù)的方法來解決這個(gè)問題.基于上述原因,我們提出了基于投影尋蹤的中文網(wǎng)頁分類算法.該文的主要思想是:把高維數(shù)據(jù)投影到低維子空間上,尋找出最能反映原高維數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征的投影方向,然后將文本投影到這一方向,使高維數(shù)據(jù)降低維數(shù),通過研究降維后低維數(shù)據(jù)的散布情況來揭示高維數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征.該文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下:(1)對數(shù)據(jù)不做正態(tài)分布等