(2009,2011)特征简约方法比较

从理论上讲，特征维度越多，需要的样本就越多，否则计算出来的分类模型和一个普通的线性模型差不多。比如在采用svm进行分类的时候，如果维度大而样本少，其结果和不采用任何非线性核函数的结果差不多。另外一方面，如果纬度太多，任何算法的计算速度都会下降很严重。特征简约（feature reduce）是一种常见的降维技术（即减少特征维度），它通常有如下几种技术： 1）df：根据特征在文档中出现的频率 2）IG: 根据信息增益 ..