一种基于类别分布信息的中文文本分类模型

？特征降维是文本分类面临的主要问题之一。首先通过分布对特征项进行选择，然后使用一种改进的基于密度聚类方法对选择后的特征项进行聚类，借助类别分布信息，在尽量减少信息缺失的前提下先后两次对文本特征维数进行了压缩；在基于类别概率分布的模式下实现文本的矩阵表示，借助矩阵理论进行文本分类。试验结果表明，该方法的分类效率较高。