蚁群算法在KNN文本分类中的应用

殷宏威; 赵伟; 杨志伟

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蚁群算法在KNN文本分类中的应用

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作为一种经典的文本分类算法,KNN简单、实用,在许多实际系统中有广泛的应用,但若待分样本位于易判区域时,KNN却做了许多无用计算.基于此,本文提出一种改进算法,借鉴于蚁群算法,引入了组相似度这个新颖概念,使得当待测样本位于易判区域时,能很快得出判定结果;当待测样本位于难判区域时,该算法退化为KNN的原始算法.

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来源
《长春理工大学学报（自然科学版）》 |2010年第1期|159-163|共5页
作者
殷宏威; 赵伟; 杨志伟;
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作者单位

长春工业大学计算机学院,长春,130012;

长春工业大学计算机学院,长春,130012;

吉林农业大学信息技术学院,长春,130118;

长春工业大学计算机学院,长春,130012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.12;
关键词
KNN; 文本分类; 待测样本; 蚁群算法; 易判区域; 难判区域; 组相似度;

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