【摘 要】
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KNN（k最近邻算法）是文本挖掘领域最成熟最简单的分类方法之一。该方法对文本分类中的距离参数的选取敏感,错误的选择将导致分类精度降低,影响最终分类效果,该缺陷限制了KNN分类
【基金项目】
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吉林省科技厅青年基金的资助(20100190);吉林省教育厅基金项目资助(2010No.422)
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KNN（k最近邻算法）是文本挖掘领域最成熟最简单的分类方法之一。该方法对文本分类中的距离参数的选取敏感,错误的选择将导致分类精度降低,影响最终分类效果,该缺陷限制了KNN分类器在文本数据挖掘中的应用。因此,本文将马氏距离引入到文本分类领域,并将其与KNN算法相结合,提出了一种基于马氏距离的新的文本分类方法（Mahalanobis distance-KNN,MDKNN）,该方法克服KNN算法对距离函数的敏感性。实验表明,与传统的KNN和Naive Bayes分类算法相比,该方法在文本分类的精度和稳定性上有所
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