基于聚类改进的KNN文本分类算法
本文关键词：基于聚类改进的KNN文本分类算法
【摘要】：传统的KNN文本分类算法是一种无监督的、无参数的、简单的、较流行的且容易实现的分类算法。但是KNN算法在处理文本分类的过程中需要不断地计算待测文本与样本的相似度,当文本数量更大时,算法的效率就会更差。为了提高传统KNN算法在文本分类中的效率,提出一种基于聚类的改进KNN算法。算法开始之前采用改进χ~2统计量方法进行文本特征提取,再依据聚类方法将文本集聚类成几个簇,最后利用改进的KNN方法对簇类进行文本分类。实验对比与分析结果表明,该方法可以较好地进行文本分类。
【作者单位】： 中南大学软件学院;
【关键词】： 文本分类 KNN 聚类化 训练集
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 0引言互联网的飞速发展,每天来自商业、社会、科学界和工程界、医疗以及日常生活的方方面面的大量数据注入到计算机网络、互联网和各种数据存储设备中。要从大量的数据中获取人们需要的知识,就迫切要求采用某种数据挖掘的方法将海量的、无序的、离散的数据进行分类。数据分类
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8 王s，
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