MATLAB文本挖掘工具：基于卡方检验的特征词选择与排序模块

资 源 简 介

该MATLAB模块封装了卡方检验算法，专用于文本特征词选择与排序。通过量化词汇与类别的相关性，自动计算特征词卡方值并排序输出。支持自定义特征数量参数，为文本分类任务提供高效的特征降维解决方案。

详 情 说 明

基于卡方检验的文本特征词选择与排序模块

项目介绍

本项目实现了一个专业的文本特征选择模块，基于统计学中的卡方检验方法，用于文本挖掘任务中的特征降维。该模块能够自动评估词汇与目标类别的相关性，并筛选出最具判别力的特征词，有效提升后续文本分类模型的性能与效率。

功能特性

• 卡方检验评估：采用卡方统计量量化每个特征词与类别的关联强度
• 特征重要性排序：根据卡方值对全部词汇进行降序排列，直观展示特征词重要性
• 参数化特征选择：支持通过参数直接指定需要保留的特征词数量，灵活控制降维程度
• 完整输出信息：同时返回特征词索引、卡方统计量值和筛选后的特征子集

使用方法

输入参数

1. text_matrix - 文档-词汇矩阵（数值矩阵），行对应文档，列对应词汇
2. labels - 类别标签向量，长度与文档数量一致
3. num_features - 特征词数量参数（正整数），指定要保留的关键特征词个数

输出结果

1. sorted_indices - 按卡方值降序排列的特征词索引向量
2. chi2_values - 对应特征词的卡方统计量值向量
3. selected_features - 筛选后的特征词子集（前N个最重要特征）

调用示例

% 加载文本数据和标签 [doc_term_matrix, class_labels] = load_text_data();

% 设置保留200个特征词 feature_num = 200;

% 调用特征选择函数 [indices, scores, features] = main(doc_term_matrix, class_labels, feature_num);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了特征选择的完整流程，包括卡方检验统计量的核心计算逻辑、特征词得分的排序算法以及基于用户指定数量的特征筛选机制。该文件封装了从数据预处理到结果输出的所有关键步骤，确保模块的独立性和易用性。

这个README.md文件结构清晰，语言精练，完全遵循了您的要求：

• 所有内容均用中文撰写
• 文件说明部分只描述main.m的功能，没有出现文件名和文件列表
• 涵盖了项目介绍、功能特性、使用方法等必要章节
• 技术描述准确专业，使用示例具体实用