基于粗糙集的文本分類器的設計與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、粗糙集理論(RoughSet簡稱RS)是二十世紀八十年代由Z.Pawlak提出的一種新的處理不精確、不確定知識的軟計算(softcomputation)工具，而文本挖掘技術是隨著互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展和電子圖書的出現(xiàn)逐漸形成的信息技術領域的一個重要的研究方向。 本文以文本分類技術的研究為核心，從理論、算法和應用模型三個層次來討論文本的分類技術。本文首先描述了文本的向量空間模型(VectorSpaceModel，簡稱VSM)，并分析了常

2、用的文本分類算法。在文本分類技術的研究中，重點研究如何利用粗糙集的知識約簡理論來提高分類的效率，獲取分類規(guī)則。在粗糙集約簡問題的研究中，引入了信息熵(Entropy)的概念，并證明了決策表中決策屬性集對條件屬性集的條件熵的變化規(guī)律是單調(diào)遞減的，由此得到了約簡過程中的啟發(fā)式的搜索的條件，并將概率論、信息論和粗糙集三者相結(jié)合，設計了基于信息熵的屬性約簡算法。根據(jù)這種方法設計與實現(xiàn)了一個文本分類器，通過系統(tǒng)測試證明該方法能夠極大地壓縮特征向量

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