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发信人: pxh1018 (耐思), 信区: DataMining
标  题: Re: 我对文本分类问题的几点看法。你一定得看看哟！
发信站: 南京大学小百合站 (Sun Oct 20 11:17:29 2002)

         “对各类别特征子集提取后，再求并集”，如果我有1000个预先定义的类，每个

类的特征值有3000个，假设对他们求并集，所有的类别没有一个特征值存在交集，则求并

集后就有3000000个特征值，并且特征值的数目随着主题类别的增加而增加，所有想问一下

wbAI是怎样解决这个问题的？


【 在 WbAI 的大作中提到: 】
:      本人搞了一段文本分类，有以下体会，与大家分享：
:     （1）影响分类精度的因素：
:          1.1  特征提取方法：通常DF方法简单易行，且精度较高。但一般人们都采..
: 方法，odds ratio方法效果也非常不错。
:          1.2  分类器算法：精度最高的普遍认为是支持向量机，但简单VSM和朴素