一种基于信息增益的新垃圾邮件特征选择算法

发布时间：2018-05-07 00:26

  本文选题：信息增益 + 类内分散度　； 参考：《吉林大学学报(理学版)》2017年02期

【摘要】：基于传统信息增益特征选择算法,通过提出类内分散度与类间集中度的概念,结合传统信息增益算法,解决了信息增益算法因忽略特征项的分布而导致的性能下降问题,提高了信息增益算法的效率.使用改进的特征选择算法进行垃圾邮件过滤实验,在不同的分类器下,与传统的特征选择算法进行对比,实验结果表明,改进的特征选择算法性能较优.
[Abstract]:Based on the traditional information gain feature selection algorithm, by proposing the concepts of intra-class dispersion and inter-class concentration, and combining the traditional information gain algorithm, the information gain algorithm solves the performance degradation problem caused by ignoring the distribution of the feature term in the information gain algorithm. The efficiency of the information gain algorithm is improved. The improved feature selection algorithm is used in spam filtering experiment, and compared with the traditional feature selection algorithm under different classifiers. The experimental results show that the improved feature selection algorithm has better performance.
【作者单位】： 吉林大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61471181) 吉林省自然科学基金(批准号:20140101194JC;20150101056JC)
【分类号】：TP393.098

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本文编号：1854588