基于聚类的文本分类属性加权

来源 :第二届全国信息检索与内容安全学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wuchen2007

【摘要】

：

现有的文本自动分类方法通常是基于向量空间模型并使用TF-IDF表示,忽略了属性在不同类别中重要性的差异,因而影响到分类的性能.本文提出一种基于聚类的文本分类属性加权方法:把训练集中的每个类别看作已知的聚簇(cluster),通过优化属性权重(每个类对应一组分类属性权重)以达到聚类效果最佳的目的,使在此权重下不同类别的文档得到尽可能的区分.运用kNN方法对Reuters-21578和20-Newsg

【作者】

：

朱琳周水庚

【机构】

：

复旦大学计算机科学与工程系,上海,200433

【出处】

：

第二届全国信息检索与内容安全学术会议

【发表日期】

：

2005年6期

【关键词】

：

文本分类聚类 kNN方法属性加权聚簇

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