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特征向量的高维性以及训练样本分布不均影响文本分类器性能。提出了一种聚类模式下的KNN改进方法。首先使用一种改进的聚类方法对文本特征集进行初步筛选,随后使用一种基于类别的改进KNN分类器进行分类,减少了噪声样本对测试样本类别判定的干扰。试验结果表明本文提出的分类模型在分类效率上得到提高。
基于聚类降维的改进KNN文本分类
【摘 要】
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特征向量的高维性以及训练样本分布不均影响文本分类器性能。提出了一种聚类模式下的KNN改进方法。首先使用一种改进的聚类方法对文本特征集进行初步筛选,随后使用一种基于类
【机 构】
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解放军理工大学理学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2010年3期
【基金项目】
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项目名称：基于不完全语言信息的交互式群决策理论及应用资助,基金颁发部门：国家自然科学基金项目（70571087）
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