【摘 要】
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在模式识别研究领域已有的分类算法中,大多数都是基于向量空间模型的算法,其中使用范围最广的是kNN算法.但是,其中的大多数算法都因为计算复杂度太高而不适用于大规模的场合.
【机 构】
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复旦大学计算机与信息技术系,复旦大学计算机与信息技术系
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在模式识别研究领域已有的分类算法中,大多数都是基于向量空间模型的算法,其中使用范围最广的是kNN算法.但是,其中的大多数算法都因为计算复杂度太高而不适用于大规模的场合.而且,当训练样本集增大时都需要重新生成分类器,可扩展性差.为此,提出了互依赖和等效半径的概念,并将两者相结合,提出新的分类算法--基于互依赖和等效半径、易更新的分类算法SECTILE.SECTILE计算复杂度较低,而且扩展性能较好,适用于大规模场合.将SECTILE算法应用于中文文本分类,并与kNN算法和类中心向量法进行比较,结果表明,在提
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