新的cdf文本分类特征提取方法研究

？对高维的特征集进行降维是文本分类过程中的一个重要环节。本文在研究了现有的特征降维技术的基础之上，对部分常用的特征提取方法做了简要的分析,之后结合类间集中度、类内分散度和类内平均频度，提出了一个新的特征提取方法，即cdf方法。实验采用k-最近邻分类算法(knn)来考察cdf方法的有效性。结果表明该方法简单有效，能够取得比传统特征提取方法更优的降维效果。