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- 结合粗糙集与集成学习的中文文本分类方法研究北大核心CSCDCSTPCD摘要：介绍中文文本分类的流程及相关技术.在分析传统的文本特征选择不足的基础上,提出了基于粗糙集与集成学习结合的文本分类方法,通过粗糙集进行文本的特征选择,采用一种集成学习算法AdaBoost.M1来提高弱分类器的分类性能,对中文文本进行分类.实验证明,这种算法分类结果的F1值比C4.5、kNN分类器都高,具有更加优良的分类性能.