基于改进ML-KNN算法的文本分类研究

邢娟韬; 白金牛

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基于改进ML-KNN算法的文本分类研究

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cqvip:由于传统ML-KNN算法数据集中每个特征具有相同权重,与事实上的不同特征具有不同权重相违背,故提出对ML-KNN算法的改进,用ML-KNN来构建分类模型进行分类。为验证该算法的分类效果,选取算法常用的衡量标准与其他两种算法比较,结果表明由改进ML-KNN算法构造的模型要优于其他两种算法,能有效表达多领域数据集分类问题,算法效果更好。

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来源
《科技创新与应用》 |2020年第9期|25-2628|共3页
作者
邢娟韬; 白金牛;
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作者单位

内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头 014010;

内蒙古科技大学包头医学院内蒙古包头 014040;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
多标记学习; ML-KNN; 最近邻; 聚类; 距离权重;

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