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基于特征权重优化的改进KNNWeb文本分类算法
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王 煜 白 石 王正欧
（ 河北大学数学与计算机学院，保定 ； 天津大学系统工程研究所，天津 ；
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’ 沧州市城建档案馆，沧州 %*$%%% ）
摘要 本文提出了一种基于权重优化的样本相似度测量的距离公式，改进了P## 文本分类算法。P## 算法通
常采用传统的;: 模型，各个特征具有相同的权重，使其不适应于文本处理的环境。本文首先根据神经网络理论，
采用灵敏度方法对文本特征向量的每个特征的权重进行修正，并且采用降低运算量的神经网络特征选择方法进行
第二次降维处理。然后根据同一特征对不同类别的文本类的分类作用不同，对距离公式中的特征权重进行进一步
改进，从而进一步提高了P## 文本分类算法的精度。
关键词 文本分类 神经网络 P## 算法
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