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在近邻元分析（NCA）算法的基础上,提出K近邻元分析分类算法K-NCA。利用NCA算法完成对训练样本集的距离测度学习和降维,定义类偏斜因子,引入K近邻思想,得到测试样本的类条件概率估计,并通过该概率进行类别判定,实现文本分类器功能。实验结果表明,K-NCA算法的分类效果较好。
一种基于近邻元分析的文本分类算法
【摘 要】
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在近邻元分析（NCA）算法的基础上,提出K近邻元分析分类算法K-NCA。利用NCA算法完成对训练样本集的距离测度学习和降维,定义类偏斜因子,引入K近邻思想,得到测试样本的类条件概率
【机 构】
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上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2012年15期
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