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lazy learner text categorization algorithm based on embedded feature selection

Journal of Systems Engineering and Electronics 2009年第3期20卷 651-659页

作者： Yan Peng Zheng Xuefeng Zhu Jianyong Xiao Yunhong Information Engineering School Univ. Science and Technology Beijing Beijing 100083 P. R. China China State Information Center Beijing 100045 P. R. China

To avoid the curse of dimensionality, text categorization （TC） algorithms based on machine learning （ML） have to use an feature selection （FS） method to reduce the dimensionality of feature space. Although having been widely used, FS process will generally cause information losing and then have much side-effect on the whole performance of TC algorithms. On the basis of the sparsity characteristic of text vectors, a new TC algorithm based on lazy feature selection （LFS） is presented. As a new type of embedded feature selection approach, the LFS method can greatly reduce the dimension of features without any information losing, which can improve both efficiency and performance of algorithms greatly. The experiments show the new algorithm can simultaneously achieve much higher both performance and efficiency than some of other classical TC algorithms.

关键词： machine learning text categorization embedded feature selection lazy learner cosine similarity.

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