【摘 要】
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传统的后近邻（k-nearest neighbors,kNN）文本分类中,由于文本被表示成向量空间模型后维数非常高,且训练文本的数目巨大,kNN分类算法通常被视为是一种虽然有效,但并非高效的文本
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传统的后近邻（k-nearest neighbors,kNN）文本分类中,由于文本被表示成向量空间模型后维数非常高,且训练文本的数目巨大,kNN分类算法通常被视为是一种虽然有效,但并非高效的文本分类算法.针对传统kNN分类算法效率低下的问题,提出了一种基于投影寻踪思想的kNN分类算法加速策略.基本思想是：通过投影的方法缩减训练集的规模,同时在寻找七近邻过程中对文本进行降维处理,从两方面着手降低算法的计算开销.实验数据表明,优化后的kNN算法比传统kNN算法在时间性能上有较大的提升,同时保证了分类的精度.
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