基于不完备信息系统的文本分类研究与应用

在文本分类中，文本特征向量通常高达几千甚至上万维，给整个分类过程带来了相当庞大的计算量，因此进行有效的降维处理是非常重要的。在不完备信息系统理论的基础上，结合文本分类的特点，提出了一种量化容差关系和启发式的属性约简算法。实验证明该属性约简算法不仅能有效地降低文本特征向量的维度，同时能保证分类的正确率。