machine-learning - 如何在 Weka 中应用特征缩减方法？

Question

1）如何在weka中应用LSI等特征减少方法进行文本分类？

2）应用LSI等特征减少方法可以提高分类的准确性吗？

Answer 1

1. 查看FilteredClassifier类或AttributeSelectedClassifier。使用 FilteredClassifier，您可以使用诸如主成分分析 (PCA) 之类的特征减少方法。这是一个如何使用 PCA 过滤数据集的视频，以便您可以在缩减数据集上尝试不同的分类器。

2. 它可以提供帮助，但不能保证这一点。如果您删除冗余特征，或以某种方式转换特征（如 SVM 或 PCA），分类任务会变得更简单。无论如何，大量的特征通常会导致维度灾难，而属性选择是避免它的一种方法。