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如何在Weka中应用LSI等特征降维方法进行文本分类？
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LSI等特征降维方法能否提高分类的准确性？
回答：
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可以查看FilteredClassifier类或AttributeSelectedClassifier。使用FilteredClassifier，你可以应用主成分分析（PCA）等特征降维方法。这里有一个视频，展示了如何使用PCA过滤数据集，以便你在降维后的数据集上尝试不同的分类器。
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这可能有帮助，但没有保证。如果你去除了冗余特征，或以某种方式（如SVM或PCA）转换特征，分类的任务可能会变得更简单。无论如何，特征数量过多通常会导致维度灾难，而属性选择是一种避免这种情况的方法。
