向量空間的高維性和文檔表示向量的稀疏性不但增加了分類的時間復雜度和空間復雜度，而且還大大影響到分類的精度，因此，特征選擇顯得特別重要。目前，文本分類研究中常用的特征選擇算法主要有：文檔頻度、互信息、信息增益、開方擬合檢驗、期望交叉熵、特征權和文本證據權等。Ng等比較了文檔頻率（ Document Frequency，DF）、信息增益（Information Cain，IG）、互信息（Mutual Information，MI）、開方擬合檢驗（X2 -test，CHI）和特征權（Term Strength，TS）五種特征選擇算法，得出IC、DF和CHI比MI和TS效果好的結論。Yang等研究得出IC是最有效的特征選擇算法之一的結論。目前IC已成為文本分類研究中常用的特征選擇算法。因此，尋找該方法中的不足，并針對不足作出有效的改進，提高特征提取的效率具有非常重要的現實意義。

　　近年來，一些學者針對IG算法的不足作了一些改進工作。李文斌等提出了三種基于特征信息增益權重的分類算法，通過添加權重系數來平衡“正貢獻”和“負貢獻”的特征項對分類的影響，但是由于權重系數的設置是根據人為的經驗設定．所以存在很大的偶然性，且不適用于各種情形。黃秀麗等針對傳統IC算法過分看重高頻特征項的缺點，提出一種強調中低頻特征項的改進的算法SIC，此算法在一定程度上提高了特征選擇的效率，但算法中沒有考慮到特征項在不同類別的分布差異對分類能力的影響。郭頌等在以上改進算法的基礎上，通過引入特征分布差異因子、類內和類間加權因子，提出一種加權的IC改進算法，該方法比較全面地考慮到了詞頻對特征提取的作用，但此算法沒有考慮到特征項在類內位置上分布對算法的影響。本文針對上述改進算法的不足之處，充分考慮特征項頻數對分類能力的作用，提出一種基于詞頻的改進的IC特征選擇算法。