机译:通过集成特征分析改善文本自动分类
Graduate School of Engineering, Mie University, Tsu-shi, 514-8507, Japan;
text classification/categorization; feature transformation; dimension reduction; principal component analysis; canonical discriminant analysis; integrated feature analysis; multiple feature integration;
机译:改进文本分类的两级文本特征选择算法
机译:一种用于互联网文本分类的高效自动多目标优化特征选择策略
机译:用于文本文件自动分类的可变全局特征选择方案
机译:基于新的特征文本分类,提高了Twitter情感分析的准确性
机译:改善面部表情分析中的特征学习,特征选择和分类
机译:结合特征分解和核判别分析(KDA)的自动MR脑图像分类和AD诊断的分类算法
机译:使用语义基于特征数据集进行文本分类的语义特征数据集改进了信息滤波和特征维度减少:在社交网络的上下文中
机译:sICaDaCounterfeit电子检测中的自动特征选择和改进分类。