Under de senaste åren har vi sett en enorm ökning av volymen av textdokument som finns tillgängliga på Internet, digitala bibliotek, nyhetskällor och företagstäckande intranät. Automatisk textkategorisering, som är uppgiften att tilldela textdokument till fördefinierade klasser (ämnen eller teman) av dokument, är en viktig uppgift som kan hjälpa både att organisera och att hitta information om dessa enorma resurser. Likhet baserad kategorisering algoritmer såsom k-nearest granne, generaliserade instans set och centroid baserad klassificering har visat sig vara mycket effektiv i dokument kategorisering. En stor nackdel med dessa algoritmer är att de använder alla funktioner när man beräknar likheterna. I många dokumentdatauppsättningar kan endast ett litet antal av den totala vokabulären vara användbar för kategorisering av dokument. En möjlig metod för att lösa detta problem är att lära sig vikter för olika funktioner (eller ord i dokumentdatamängder). I denna rapport presenterar vi två snabba iterativa funktion viktjustering algoritmer för linjär komplexitet centroid baserad klassificering algoritm. Våra algoritmer använder ett mått på den diskriminerande kraften i varje term för att gradvis justera vikterna för alla funktioner samtidigt. Vi utvärderar våra algoritmer experimentellt på Reuters-21578- och OHSUMED-dokumentsamlingarna och jämför dem mot Rocchio, Widrow-Hoff och SVM. Vi jämförde också dess prestanda när det gäller klassificeringsnoggrannhet på datamängder med flera klasser. På dessa datamängder jämförde vi dess prestanda med traditionella klassificeringar som k-nn, Naive Bayesian och C4.5. Experiment visar att funktionsvikt justering förbättrar prestandan hos centroid-baserad klassificerare med 2-5%, avsevärt överträffar Rocchio och Widrow-Hoff och är konkurrenskraftig med SVM. Dessa algoritmer överträffar också traditionella klassificeringar såsom k-nn, naiv bayesian och C4.5 på flera klasser textdokument datauppsättningar.
Viktjusteringssystemet REF är att använda ett mått på den diskriminerande kraften för varje term för att gradvis justera vikterna för alla funktioner samtidigt.
Weight Adjustment Schemes for a Centroid Based Classifier
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}