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本文针对文本分类的文本表示、分类器等关键技术进行了研究,并且使用基于K最近邻（k-NearestNeighbor,KNN）分类算法在系统上实现了文本分类器。在此基础上通过实验数据针对样本集、K的取值等因素对分类效果的影响做了详细的研究比较,通过对性能变化原因分析,提出了最优性能解决方案。
基于KNN的中文文本分类性能研究
【摘 要】
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本文针对文本分类的文本表示、分类器等关键技术进行了研究,并且使用基于K最近邻（k-NearestNeighbor,KNN）分类算法在系统上实现了文本分类器。在此基础上通过实验数据针对样本
【机 构】
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西北民族大学中国民族语言文字信息技术重点实验室
【出 处】
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科技风
【发表日期】
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2011年23期
【基金项目】
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国家自然基金重点项目多民族文字识别及理解的理论与方法研究（61032008）, 西北民族大学中央高校基本科研业务费专项项目（zyz2011101）, 模式识别重点实验室开发课题（201001051）
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