【摘 要】
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KNN算法稳定性好、准确率高,但由于其时间复杂度与样本数量成正比,导致其分类速度慢,难以在大规模海量信息处理中得到有效应用.文中提出一种改进的KNN文本分类方法.其基本思
【机 构】
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中国科学院计算机语言信息工程研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.60672149);国家863计划项目(No.2006AA010109)资助
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KNN算法稳定性好、准确率高,但由于其时间复杂度与样本数量成正比,导致其分类速度慢,难以在大规模海量信息处理中得到有效应用.文中提出一种改进的KNN文本分类方法.其基本思路是,通过文本聚类将样本中的若干相似文档合并成一个中心文档,并用这些中心文档代替原始样本建立分类模型,这样就减少了需要进行相似计算的文档数,从而达到提高分类速度的目的.实验表明,以分类准确率、召回率和F-score为评价指标,文中方法在与经典KNN算法相当的情况下,分类速度得到较大提高.
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