【摘 要】
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kNN算法是一种简单、有效的文本分类方法,并在文本分类中得到广泛的应用.但是kNN计算开销较大,而且对处于分类边界的测试文本分类精度较低.本文针对kNN算法的缺陷,采用中心文
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kNN算法是一种简单、有效的文本分类方法,并在文本分类中得到广泛的应用.但是kNN计算开销较大,而且对处于分类边界的测试文本分类精度较低.本文针对kNN算法的缺陷,采用中心文本向量模型和排除算法提高了kNN算法的效率,并且提出了边界文本多k值分类算法提高了边界文本分类的准确率.实验结果表明改进的kNN算法具有较好的性能.
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