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朱卫东
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期刊论文
模糊kNN在文本分类中的应用研究
计算机应用与软件，2008，25（9）：185～187，-0001，（）：
摘要/描述
自动文本分类是根据已经分配好类标签的训练文档集，来对新文档分配类标签。针对模糊kNN算法用于文本分类的性能进行了一系列的实验研究与分析。在中英文两个不同的语料集上，采用四种著名的文本特征选择方法进行特征选择，对改进的模糊kNN方法与经典kNN及目前广泛使用的基于相似度加权的kNN方法进行实验比较。结果表明，在不同的特征选择方法下，该算法均能削弱训练样本分布的不均匀性对分类性能的影响，提高分类精度，并且在一定程度上降低对k值的敏感性。
关键词:
文本分类 模糊kNN 特征选择
【免责声明】以下全部内容由[朱卫东]上传于[2010年03月02日 12时42分45秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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