一种快速KNN文本分类算法

KNN(K-Nearest Neighbor)是向量空间模型中最好的文本分类算法之一。但是,当样本集较大以及文本向量维数较多时,KNN算法分类的效率就会大大降低。该文提出了一种提高KNN分类效率的改进算法。算法在训练过程中计算出各类文本的分布范围,在分类过程中,根据待分类文本向量在样本空间中的分布位置,缩小其K最近邻搜索范围。实验表明改进的算法可以在保持KNN分类性能基本不变的情况下,显著提高分类效率。     

一种新的基于SVM-KNN的Web文本分类算法

在应用基本的支持向量机算法的基础上,提出了一种新的Web文本分类算法。将SVM算法和KNN算法进行结合,提出了基于SVM-KNN的Web文本分类算法,用KNN算法来弥补传统SVM算法的不足,以简单的思想和较小的实现代价对传统SVM算法进行有效的改进,收到了良好的分类效果。     

基于SVM的中文文本自动分类研究

详细介绍了进行文本分类的过程，并着重介绍了一种新的基于结构风险最小化理论的分类算法——支持向量机，通过实验比较支持向量机算法和传统的KNN算法应用于文本分类的效果，证实了支持向量机在处理文本分类问题上的优越性。     

一种基于特征加权的KNN文本分类算法

KNN文本分类算法是一种简单、有效、非参数的分类方法。针对传统的KNN文本分类算法的不足,出现了很多改进的KNN算法。但改进的KNN分类算法大多数是建立在样本选择的基础上。即以损失分类精度换取分类速度。针对传统的KNN文本分类算法的不足,提出一种基于特征加权的KNN文本分类算法（KNNFW）,该算法考虑各维特征对模式分类贡献的不同,给不同的特征赋予不同的权值,提高重要特征的作用,从而提高了算法的分类精度。最后给出实验结果并对实验数据进行分析得出结论。     

基于簇的K最近邻(KNN)分类算法研究

传统K最近邻(KNN)分类算法为了找出待分类文本的k个邻居,需要与样本空间中的每个样本向量作比较,当训练样本较多时,导致相似度计算次数过多,分类速度下降.为此,改进了传统KNN算法,将训练文本中相似度大的文本合并,称为一簇,并计算簇的中心向量.待分类文本先与每一簇的中心向量计算相似度,当相似度达到某个阈值时,再与簇中的每个文本计算相似度,在一定程度上减少了相似度计算次数,降低了算法的时间复杂度.根据同一特征出现在文本中的位置不同应具有不同的权重改进了传统的TF-IDF计算公式.     

基于聚类改进的KNN文本分类算法

传统的KNN文本分类算法是一种无监督的、无参数的、简单的、较流行的且容易实现的分类算法,但是KNN算法在处理文本分类的过程中需要不断的计算待测文本与样本的相似度,当文本数量更大时,算法的效率就会更差。为了提高传统KNN算法在文本分类中的效率,提出一种基于聚类的改进KNN算法。算法开始之前采用改进统计量方法进行文本特征提取,再依据聚类方法将文本集聚类成几个簇,最后利用改进的KNN方法对簇类进行文本分类。实验对比与分析结果表明,该方法可以较好的进行文本分类。     

基于K-Medoids聚类的改进KNN文本分类算法

为有效提高传统KNN算法(K最近邻算法)在海量数据的分类效率,分析传统KNN算法的分类过程,提出基于K-Medoids聚类的改进KNN算法。利用K-Medoids算法对文本训练集进行聚类,把文本训练集分成相似度较高的簇;根据待分类文本与簇的相对位置,对文本训练集进行裁剪,解决传统KNN算法在文本训练集过大时速度慢的问题。分析与实验结果表明,该裁剪方法能够合理有效地裁剪文本训练集,提高了KNN算法的运行效率和分类能力。     

基于KD-Tree的KNN文本分类算法

本文将KD-Tree应用到KNN文本分类算法中,先对训练文本集建立一个KD-Tree,然后在KD-Tree中搜索测试文本的所有祖先节点文本,这些祖先节点文本集合就是待测文本的最邻近文本集合,与测试文本有最大相似度的祖先的文本类型就是待测试文本的类型,这种算法大大减少了参与比较的向量文本数目,时间复杂度仅为O（log2N）。实验表明,改进后的KNN文本分类算法具有比传统KNN文本分类法更高的分类效率。     

一种改进的KNN文本分类算法

本文介绍了基于KNN算法的文本分类流程及相关技术,针对KNN文本分类算法过分依赖K值和文本集分布情况的不足之处,提出了一种改进的KNN文本分类算法一类内均值KNN算法。通过实验表明,相对于传统的KNN算法,该算法提高了文本分类系统的稳定性和分类性能,具有一定的应用价值。     

基于主题模型的水利信息分类方案设计

水利信息分类是水利科学数据共享标准化最为重要的一项工作,因此对水利领域大量数据信息的分类十分有必要。针对水利文本数据非结构化的特点,设计一个基于主题模型的水利文本信息分类方案,通过结合LDA主题模型和GloVe词向量模型的优点,提出一种新的主题模型。利用AdaBoost算法改进KNN分类器,在迭代中对分类器的错误进行适应性调整,最终得到分类器的集合。实验结果表明,使用AdaBoost提升KNN对于水利文本分类效果良好,分类效果远好于常见的朴素贝叶斯和决策树,和原来的KNN分类器相比,微观准确率提高1.1个百分点,宏观准确率提高了4.1个百分点,说明在水利文本分类中使用AdaBoost算法可提升KNN分类器的有效性。     

KNN文本分类算法研究

KNN(K-NearestNeighbour)是向量空间模型中最好的文本分类算法之一。文中介绍了KNN算法的基本思想,归纳了针对KNN算法的不足而提出的改进算法。对KNN文本分类算法的理论研究和实际应用起了指导作用。     

三种中文文本自动分类算法的比较和研究

网络信息规模随着互联网与信息技术的发展而不断增大,在这些信息中,各种类型的文本信息占据了相当大的比重。因此,高效、快速地对文本信息进行分类是网络信息处理中一个关键问题。本文分析比较了SVM算法、朴素Bayes算法和KNN算法3种算法,并通过实验证明了这3种算法在中文文本分类中的效果。实验结果表明:SVM算法比KNN算法和朴素Bayes算法更优,SVM算法是一种较好的中文文本分类算法。     

基于粗糙集与改进KNN算法的文本分类方法的研究

KNN算法是文本自动分类领域中的一种常用算法,对于低维度的文本分类,其分类准确率较高。然而在处理大量高维度文本时,传统KNN算法由于需处理大量训练样本导致样本相似度的计算量增加,降低了分类效率。为解决相关问题,本文首先利用粗糙集对高维文本信息进行属性约简,删除冗余属性,而后用改进的基于簇的KNN算法进行文本分类。通过仿真实验,证明该方法能够提高文本的分类精度和准确率。     

基于SVM—KNN的文本分类算法及其分析

通过实验对SVM、KNN文本分类算法进行了深入探讨。基于KNN和SVM算法,提出了一种SVM．KNN算法。该算法结合KNN和SVM两种分类器,并通过分类预测概率的反馈和修正来提高分类器性能。在CWT100G中文网页分类测试系统中,对SVM．KNN算法的实际效果进行了测试和算法性能验证。     

基于三支决策的KNN渐进式文本分类方法

在传统的文本分类中,KNN算法以其简单、分类准确率高、非参数得到了广泛的应用。但是传统KNN算法在进行文本分类的过程中,需要计算待分类文本与每一个训练样本的相似度,当面对海量的文本时,分类的效果会明显降低。针对此问题,提出了一种基于三支决策的KNN渐进式文本分类方法用于提高其分类效率,结合三支决策在分类问题中的优势,将三支决策与KNN算法相结合,对标题、摘要、关键词等进行渐进式的分类处理,从而完成待分类文本的分类,提高文本分类的效率和性能。实验表明,该算法能够在确保KNN算法分类准确率的基础上,同时提高分类效率。     

一种基于Canopy和粗糙集的CRS-KNN文本分类算法

针对KNN算法的分类效率随着训练集规模和特征维数的增加而逐渐降低的问题,提出了一种基于Canopy和粗糙集的CRS-KNN（Canopy Rough Set-KNN）文本分类算法。算法首先将待处理的文本数据通过Canopy进行聚类,然后对得到的每个类簇运用粗糙集理论进行上、下近似分割,对于分割得到的下近似区域无需再进行分类,而通过上、下近似作差所得的边界区域数据需要通过KNN算法确定其最终的类别。实验结果表明,该算法降低了KNN算法的数据计算规模,提高了分类效率。同时与传统的KNN算法和基于聚类改进的KNN文本分类算法相比,准确率、召回率和[F1]值都得到了一定的提高。     

一种基于关联分析的KNN文本分类方法

KNN算法在数据挖掘的分支-文本分类中有重要的应用。在分析了传统KNN方法不足的基础上,提出了一种基于关联分析的KNN改进算法。该方法首先针对不同类别的训练文本提取每个类别的频繁特征集及其关联的文本,然后基于对各个类别文本的关联分析结果,为未知类别文本确定适当的近邻数k,并在已知类别的训练文本中快速选取k个近邻,进而根据近邻的类别确定未知文本的类别。相比于基于传统KNN的文本分类方法,改进方法能够较好地确定k值,并能降低时间复杂度。实验结果表明,文中提出的基于改进KNN的文本分类方法提高了文本分类的效率和准确率。