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用于文本分类的改进KNN算法
第21卷第3期 中文信息学报 V01.21,No.3
2007年5月 May.2007
JOURNALOFCHINESEINFORMATIONPROCESSING
文章编号:1003—0077(2007)03—0076—07
用于文本分类的改进KNN算法
王煜1’2,王正欧2,白石3
(1.河北大学数学与计算机学院,河北保定071002;2.天津大学系统工程研究所,天津300072;
3.沧州市城建档案馆,河北沧州061000)
摘 要:最近邻分类器是假定局部的类条件概率不变,而这个假定在高维特征空间中无效。因此在高维特征空间
中使用k最近邻分类器,不对特征权重进行修正就会引起严重的偏差。本文采用灵敏度法,利用前馈神经网络获
得初始特征权重并进行二次降维。在初始权重下,根据样本间相似度采用SS树方法将训练样本划分成若干小区
域,以此寻找待分类样本的近似k。个最近邻,并根据近似k。个最近邻和Chi-square距离原理计算新权重,有哪些信誉好的足球投注网站出
新的k个最近邻。此方法在付出较小时间代价的情况下,在文本分离中可获得较好的分类精度的提高。
关键词:计算机应用;中文信息处理;文本分类;神经网络;Chi—square距离;KNN算法
中图分类号:TP391 文献标识码:A
An KNN toText
ImprovedAlgorithmApplied Categorization
WANGYu“2,WANG Shi3
Zheng-ou2,BAI
of andMathematics,Hebei
(1.School University,Baoding,Hebei071002,China;
Computer
2.Instituteof University,Tianjin300072,China;
SystemsEngineering,Tianjin
3.UrbanConstructionArchivesof 061000,China)
Cangzhou,Cangzhou,Hebei
classificationassumesconstantclassconditional be—
Abstract:Nearestneighbor locally probabilities.Theassumption
comesinvalidinfeaturewith dimension.WhenKNNclassierisusedinfeature dimension,se—
space high spacehigh
verebiascanbeintroducedifthe offeaturesarenotamended.Inthis oftextfeatures
weights paper,initialweights
are basedon method theseconddimensionreduceisdone.Then are
acquired sensitivityfirstly,and trainingsamples
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