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Improving kNN Text Categorization by Removing Outliers from Training Set

机译:通过从训练集中删除异常值来改进kNN文本分类

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摘要

We show that excluding outliers from the training data significantly improves kNN classifier, which in this case performs about 10% better than the best know method—Centroid-based classifier. Outliers are the elements whose similarity to the centroid of the corresponding category is below a threshold.
机译:我们表明,从训练数据中排除异常值可以显着改善kNN分类器,在这种情况下,该算法的性能要比最佳方法-基于中心的分类器好10%。离群值是与相应类别的质心的相似度低于阈值的元素。

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