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K近邻算法是基于向量空间模型的最好的文本分类算法之一。使用KNN算法时通常要用贪婪算法进行参数选择，最终的参数不仅取决于每个参数的初始值及候选值，而且和参数选择的顺序密切相关。不同的参数选择策略间存在较大差异，通过实验，指出了KNN算法进行文本分类时一个较好的参数选择策略。
一种基于贪婪算法的KNN参数选择策略
【摘 要】
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K近邻算法是基于向量空间模型的最好的文本分类算法之一。使用KNN算法时通常要用贪婪算法进行参数选择，最终的参数不仅取决于每个参数的初始值及候选值，而且和参数选择的顺序密
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京大学计算机科学与技术系
【出 处】
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广西师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2008年1期
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