文本挖掘之详细总体的流程

一、分词算法 二、特征权重的计算网络 三、模型的选择ide （1）向量空间模型与布尔模型 spa （2）几率模型blog 四、特征选择文档 IG（特征选择），DF（文档频率），IF-IDF，ECE（指望交叉熵），X方，MI（文档互信息），WET（文档证据权重），OI，CC（相关系数）等经常使用的特征选择神经网络 在我前面的文章都有提到im 五、特征抽取d3 LDA（线性特征抽取），PCA（主成分分

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