新颖的无监督特征选择方法

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新颖的无监督特征选择方法

朱颢东, 李红婵, 钟勇

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2010 > 39(3): 412-415

朱颢东, 李红婵, 钟勇. 新颖的无监督特征选择方法[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(3): 412-415. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.03.019

引用本文:

朱颢东, 李红婵, 钟勇. 新颖的无监督特征选择方法[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(3): 412-415. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.03.019

ZHU Hao-dong, LI Hong-chan, ZHONG Yong. New Unsupervised Feature Selection Method[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(3): 412-415. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.03.019

Citation:

ZHU Hao-dong, LI Hong-chan, ZHONG Yong. New Unsupervised Feature Selection Method[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(3): 412-415. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.03.019

新颖的无监督特征选择方法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.03.019

朱颢东^1,2,3,
李红婵¹,
钟勇^2,3

1.
郑州轻工业学院计算机与通信工程学院郑州 450002;
2.
中国科学院成都计算机应用研究所成都 610041;
3.
中国科学院研究生院北京石景山区 100039

基金项目:

四川省科技计划项目(2008GZ0003);四川省科技攻关项目(07GG006-019)

作者简介:
朱颢东(1980-)，男，博士，主要从事软件过程技术与方法、文本挖掘和智能信息处理方面的研究.

中图分类号: TP301.6

New Unsupervised Feature Selection Method

1.
School of Computer and Communication Engineering,Zhengzhou University of Light Industry Zhengzhou 450002;
2.
Chengdu Institute of Computer Application,Chinese Academy of Sciences Chengdu 610041;
3.
The Graduate School of the Chinese Academy of Sciences Shijingshan Beijing 100039

摘要: 针对有监督特征选择方法因为需要类信息而无法应用于文本聚类的问题，提出了一种新的无监督特征选择方法：结合文档频和K-Means的特征选择方法。该方法首先使用文档频进行无监督特征初选，然后再通过在不同K-Means聚类结果上使用有监督特征选择方法来实现无监督特征选择。实验表明该方法不仅能够成功地选择出最为重要的—小部分特征，而且还能提高聚类质量。
- 分类 /
- 聚类算法 /
- 文档频 /
- 特征选择 /
- K-Means
Abstract: Due to unavailability of class label information, supervised feature selection methods can not be applied to text clustering. In this case, a new unsupervised feature selection method combined Document Frequency with K-Means is proposed. The method firstly employs document frequency to select initial unsupervised features, and then brings into unsupervised feature selection by means of mainly performing effective supervised feature selection methods on different K-Means clustering results. Experimental results show that the new method can not only successfully select out the best small part of features, but also can significantly improve clustering performance.
- classification /
- clustering algorithms /
- document frequency /
- feature selection /
- K-Means

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新颖的无监督特征选择方法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.03.019

1. 郑州轻工业学院计算机与通信工程学院郑州 450002;

2. 中国科学院成都计算机应用研究所成都 610041;

3. 中国科学院研究生院北京石景山区 100039

基金项目:

四川省科技计划项目(2008GZ0003);四川省科技攻关项目(07GG006-019)

作者简介:
朱颢东(1980-)，男，博士，主要从事软件过程技术与方法、文本挖掘和智能信息处理方面的研究.

收稿日期: 2008-09-17
修回日期: 2009-03-26
刊出日期: 2010-06-15

中图分类号: TP301.6

关键词:

摘要: 针对有监督特征选择方法因为需要类信息而无法应用于文本聚类的问题，提出了一种新的无监督特征选择方法：结合文档频和K-Means的特征选择方法。该方法首先使用文档频进行无监督特征初选，然后再通过在不同K-Means聚类结果上使用有监督特征选择方法来实现无监督特征选择。实验表明该方法不仅能够成功地选择出最为重要的—小部分特征，而且还能提高聚类质量。

English Abstract

朱颢东, 李红婵, 钟勇. 新颖的无监督特征选择方法[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(3): 412-415. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.03.019

引用本文:

朱颢东, 李红婵, 钟勇. 新颖的无监督特征选择方法[J]. 电子科技大学学报, 2010, 39(3): 412-415. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.03.019

ZHU Hao-dong, LI Hong-chan, ZHONG Yong. New Unsupervised Feature Selection Method[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(3): 412-415. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.03.019

Citation:

ZHU Hao-dong, LI Hong-chan, ZHONG Yong. New Unsupervised Feature Selection Method[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2010, 39(3): 412-415. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.03.019

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