KNN和SVM算法在中文文本自动分类技术上的比较研究

发布时间：2018-06-13 20:39

  本文选题：中文文本分类 + KNN　； 参考：《河北农业大学学报》2008年03期

【摘要】：中文文本分类技术在中文信息智能处理方面具有十分重要的作用,比如:中文信息检索和搜索引擎等,KNN、贝叶斯、SVM等算法都可以应用到中文文本分类技术上,本研究分析和比较了KNN和SVM两种分类算法,并通过实验比较这两种算法对中文文本分类技术的效果。结果表明:SVM算法较优,是一种较好的中文文本分类算法。
[Abstract]:Chinese text classification technology plays an important role in the intelligent processing of Chinese information, such as: Chinese information retrieval and search engine, such as KNN, Bayesian SVM and other algorithms can be applied to Chinese text classification technology. In this study, two classification algorithms, KNN and SVM, are analyzed and compared, and the effects of these two algorithms on Chinese text classification are compared by experiments. The results show that: SVM algorithm is better, and it is a better Chinese text classification algorithm.
【作者单位】： 河北农业大学信息科学与技术学院;河北农业大学理学院;
【分类号】：TP391.1

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2015340