【摘 要】
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针对K最近邻（KNN）方法分类准确率高但分类效率较低的特点,提出基于后验概率制导的贝叶斯K最近邻（B-KNN）方法。利用测试文本的后验概率信息对训练集多路静态搜索树进行剪枝,在被压
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60975034）
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针对K最近邻（KNN）方法分类准确率高但分类效率较低的特点,提出基于后验概率制导的贝叶斯K最近邻（B-KNN）方法。利用测试文本的后验概率信息对训练集多路静态搜索树进行剪枝,在被压缩的候选类型空间内查找样本的K个最近邻,从而在保证分类准确率的同时提高KNN方法的效率。实验结果表明,与KNN相比,B-KNN的性能有较大提升,更适用于具有较深层次类型空间的文本分类应用。
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