【摘 要】
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文本分类技术是文本挖掘技术中的研究热点之一,但是传统KNN分类算法的时间复杂度高,在不均匀密度样本下分类准确率低.针对这些问题,提出一种在不均匀密度样本下的优化KNN算法
【基金项目】
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国家自然科学基金（61572498）
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文本分类技术是文本挖掘技术中的研究热点之一,但是传统KNN分类算法的时间复杂度高,在不均匀密度样本下分类准确率低.针对这些问题,提出一种在不均匀密度样本下的优化KNN算法：IKNN算法.首先选取样本分类不均匀的训练样本,并对其中高密度样本做出相应的裁剪,以提高准确率.然后在此基础上,针对裁剪后的训练样本使用投影寻踪理论,选取更小的、更具代表性的样本库,以降低分类算法的时间复杂度.在此理论基础上,通过实验表明,在大量的训练样本下,与经典KNN算法相比,IKNN算法具有更高的效率和准确率.
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