基于卡方检验的特征词选择MATLAB函数

资 源 简 介

该MATLAB函数通过卡方检验计算特征词与类别标签的相关性，实现自动特征筛选并返回排序后的最优特征词集合。适用于文本分类、情感分析等NLP任务，支持自定义特征数量阈值，可直接集成到现有机器学习流水线中。

详 情 说 明

基于卡方检验的特征词选择工具 MATLAB 子函数

项目介绍

本项目实现了一个基于卡方检验的特征词选择 MATLAB 子函数，用于文本挖掘和信息检索中的特征降维。该函数通过计算每个特征词与类别标签之间的卡方相关性，对特征词进行重要性排序，并返回指定数量的最佳特征词。本工具可直接作为子程序集成到文本分类、情感分析或其他需要特征选择的系统中，提高模型性能并降低计算复杂度。

功能特性

• 统计量计算：自动计算每个特征词与每个类别之间的卡方值
• 相关性排序：根据卡方统计量对特征词进行降序排列
• 灵活选择：可指定返回的特征词数量，默认返回全部特征词
• 交叉验证：基于列联表分析，确保统计检验的可靠性
• 高效实现：优化算法实现，支持大规模文档-词项矩阵处理

使用方法

函数调用语法

[selected_indices, chi2_values] = chi2_feature_selection(doc_term_matrix, labels, k)

输入参数

• doc_term_matrix：M×N 稀疏矩阵，M 为文档数，N 为词项数，元素值为词项出现次数
• labels：M×1 类别标签向量，每个元素对应一个文档的类别
• k：（可选）整数，指定需选择的特征词数量，默认为全部特征词

输出参数

• selected_indices：长度为 K 的向量，包含按卡方值从高到低排序的特征词索引
• chi2_values：长度为 K 的向量，包含对应特征词的卡方统计量

使用示例

% 加载数据 load('example_data.mat'); % 包含 doc_term_matrix 和 labels

% 选择前100个最佳特征词 [k, chi2] = chi2_feature_selection(doc_term_matrix, labels, 100);

% 显示结果 disp('最佳特征词索引：'); disp(k); disp('对应卡方值：'); disp(chi2);

系统要求

• MATLAB 版本：R2016a 或更高版本
• 必要工具箱：无特定工具箱依赖，仅需基础 MATLAB 环境
• 内存要求：取决于文档-词项矩阵的大小，建议至少 4GB RAM

文件说明

main.m 文件实现了基于卡方检验的特征选择核心功能，包括词频统计、交叉表构建、卡方值计算、特征词排序以及结果输出等关键处理流程。该模块可独立运行或作为子函数被其他程序调用，为文本挖掘任务提供高效的特征选择能力。