特征选择DF方法实现源代码

package df;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.nio.CharBuffer;

public class DF {

	public static void main（String[] args） {
		// TODO Auto-generated method stub
		int termNum = 1111;  //词的数目，也就是没选择前特征数目
		String [] terms;  //用来记录每个词
		String termFile=“KeyWordsDf.txt“; //要求先分好词，存放词的文件，每一行一个词
		int [] w ; //用来记录每个词的权重
		int k=100; //取权重最高的前K个feature
		String termWeighFile=“termWeigh.txt“;  //用于保存全部《特征 ，权重》对
		String topFeatureFile=“top“ + k + “Feature.txt“;  //保存前k个《特征 ，权重》对
		String dirName=“F:\\\\ben\\TextCategory\\“;  //存放所有语料集的目录地址，如C：//
		
		//初始化w
		w=new int[termNum];
		//把keywords导进来保存在terms数组里面
		terms = new String[termNum];

		//把语料集全部列出来
		File dir = new File（dirName）;  
		File[] files = dir.listFiles（）; 
		
		try {
			FileInputStream fis2 = new FileInputStream（termFile）;
			InputStreamReader isr2 = new InputStreamReader（fis2）;
			BufferedReader br2 = new BufferedReader（isr2）;

			for（int i=0;i				terms[i] = br2.readLine（）;
			}
			br2.close（）;
			isr2.close（）;
			fis2.close（）;
		} catch （Exception e） {
			System.out.println（e.getMessage（））;
		}
				
		//使用DF方法进行特征选择
		df_count（filestermsw）;	
		
		//输出《特征，权重》对
		try {
			FileOutputStream fos = new FileOutputStream（termWeighFile）;
			OutputStreamWriter osw = new OutputStreamWriter（fos）;
			BufferedWriter bw = new BufferedWriter（osw）;
			for（int i=0;i				bw.write（terms[i]+“  “）;
				bw.write（String.valueOf（w[i]））;
				bw.newLine（）;
			}
			bw.close（）;
			osw.close（）;
			fos.close（）;
		} catch （Exception e） {
			System.out.println（e.getMessage（））;
		} 
		
		//对《特征，权重》进行排序
		top_feature（ter