【摘 要】
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KNN算法是比较适合于文本分类的一种分类算法,但由于其计算复杂度会随着训练集规模的增加而线性增加,从而限制了它的实际应用效果.通过改变对近邻点的搜索策略,提出了一种改
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KNN算法是比较适合于文本分类的一种分类算法,但由于其计算复杂度会随着训练集规模的增加而线性增加,从而限制了它的实际应用效果.通过改变对近邻点的搜索策略,提出了一种改进型的KNN算法.该算法在对最近邻的选择过程中,放弃传统算法中遍历所有样本的做法,而是通过逐渐逼近的思想来寻找最近邻点.实验证明,该方法在保持和传统的KNN算法几乎一样的精度性能前提下,可以明显降低算法的计算复杂度,降低时间开销,取得了较满意的结果.
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