53、基于神经网络的中文文本分类与视觉对象分类方法研究

基于神经网络的中文文本分类与视觉对象分类方法研究

在当今信息爆炸的时代，文本分类和视觉对象分类是数据处理和分析中的重要任务。本文将介绍基于神经网络的中文文本分类方法以及使用Radon变换的角积分（aniRT）作为特征向量进行视觉对象分类的方法，包括相关原理、实验过程和结果分析。

1. 基于神经网络的中文文本分类

1.1 特征选择与降维方法

1.1.1 CHI方法

在多类别分类问题中，首先计算词项 $t_i$ 相对于每个类别的 $\chi^2$ 值，然后计算其相对于整个数据集的 $\chi^2$ 值，公式如下：
[
\chi_{t_i}^2 = \max_{j=1}^{n} \chi_{t_i, c_j}^2
]
其中，$n$ 是类别的数量。低于阈值的 $\chi^2$ 值的词项将被过滤掉，只有高于阈值的词项被选作最终的词项集。

1.1.2 PCA方法

主成分分析（PCA）是一种常用的线性降维方法，它通过线性投影将高维数据映射到低维空间。PCA通过最小化投影数据的方差，用较少的低维数据保留了原始数据的大部分特征。PCA线性变换将不同的属性集中到几个综合指标（主成分）中，这些主成分是属性的线性组合，不同的主成分相互正交，从而去除冗余属性，达到降维的目的。

1.2 基于TFICF的权重计算

传统方法通常使用TFIDF来计算词项的权重，TFIDF方法假设词项的重要性与它在文档中出现的次数成正比，但与它在不同文档中出现的次数成反比。因此，在一个文档中出现多次的词项应该被赋予更高的权重，而在许多文档中出现的词项应该被赋予较低的权重。本文借