一种基于密度的改进KNN文本分类算法

茅剑; 刘晋明; 曹勇

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一种基于密度的改进KNN文本分类算法

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KNN算法是一种应用广泛的人工智能算法,在文本分类应用中,简单有效,易于实现.但是,KNN分类的时间复杂度与训练样本数量成正比,而且,训练样本分布密度的不均匀性将导致分类准确性的下降.本文在KNN算法的基础上,提出一种改进算法.算法分析了训练样本的分布密度,通过裁减高密度区域训练样本,降低样本数量,调节训练样本分布,达到提高分类准确性的目的.实验证明,基于密度的改进KNN文本分类算法在降低时间复杂度的同时,还具有较好的准确率和召回率.

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来源
《闽南师范大学学报：自然科学版》 |2012年第2期|45-48|共4页
作者
茅剑; 刘晋明; 曹勇;
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作者单位

集美大学计算机工程学院;

华为技术有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
K近邻; 文本分类; 样本裁减;

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