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。     

使用KNN算法的文本分类

介绍了数据挖掘的一个分枝——文本自动分类的相关技术,在对数据进行预处理的基础上,实现了K最近邻居分类算法,并结合实验结果对数据预处理在文本分类中的重要性进行了讨论。     

基于KNN和LAS的短信文本语义分类研究

KNN算法是文本分类技术中比较常用的算法。但是,当训练集容量较大时,KNN算法分类的效率大大降低。在对中文短信文本的分类时,结合中文短信文本的特点,给出了先由LAS算法进行降维,然后利用KNN算法进行分类的算法。实验结果表明,该算法提高了中文短信文本的分类质量和分类速度。     

面向不平衡文本情感分类的三支决策特征选择方法

传统的特征选择方法在面对不平衡文本情感倾向性分类时会有很大的局限性,这种局限性主要体现在特征维数过高、特征过于稀疏和特征分布不平衡,这会使得分类的准确度大幅度下降。根据不平衡文本情感特征分布的特点,结合三支决策的思想,提出了一种面向不平衡文本情感分类的三支决策特征选择方法（TWD-FS）。该方法将两种有监督特征选择方法相结合,将选择出的特征词进一步筛选,使得最终选择出的特征词同时满足类间离散度最大和类内离散度最小的特点,有效地减少了特征词的数量,降低了特征维度;此外,通过组合正负类情感特征,缓解了情感特征的不平衡性,有效提高了不平衡样本中少数类情感的分类效果。在COAE2013中文微博非平衡数据集等多个数据集上的实验结果表明,所提的特征选择算法TWD-FS可以有效提高不平衡文本情感分类的准确度。     

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。     

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。     

基于KNN的多要素文本协调分类算法

文本分类能够帮助人们更有效地利用不断膨胀的海量网络信息,然而网络文本中已不再是以单一的文本内容形式出现,更多的是包含标题、关键字、摘要、正文等多种要素.若用传统的文本分类器,则效果明显不好.综合利用文本各要素,提出通过KNN算法对各要素进行文本分类,再使用模拟退火算法以及Bayes定理协调各要素比重的多要素文本协调分类算法.实验结果表明,该算法是可行的,并且使用该算法得到的分类器比仅使用文本内容得到的分类器具有更高的分类准确率.     

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。     

基于三支决策的多粒度文本情感分类模型

文本情感分类是一项重要的自然语言处理任务,具有广泛的应用场景。以往的情感分类方法过于注重分类准确率,忽略了训练和分类过程的时间代价,而且使用的特征大多为词袋特征,存在维度高、可解释性差的缺点。针对这些问题,将粒计算的思想运用于文本数据的三层粒度结构(词-句-篇章),提出一种具有强可解释性的文本情感分类特征——SSS(Sentence-level Sentiment Strength)特征,SSS特征每一维度代表文章中每个句子的情感强度值;同时,在分类过程中,利用三支决策方法将待分类对象划分为3个区域,位于正域和负域的对象直接划分至正类和负类中,使用SVM(Support Vector Machine)+SSS特征对位于边界域的对象做进一步分类。实验结果显示,SSS特征由于自身的低维特性,能够大大降低特征提取和模型训练过程所耗费的时间成本,结合了三支决策方法的SVM能够进一步提高分类准确率,而且三支决策方法可以减少分类过程所耗费的时间。     

改进的KNN文本分类算法综述

介绍基于KNN的文本分类方法，分析KNN方法实质，基于隐含语义、特征聚合、强化文本中语义链属性因子和与检索相结合的迭代近邻法四种改进方法进行比较，给出涉及的关键技术。     

一种改进的KNN Web文本分类方法

KNN方法存在两个不足:a)计算量巨大,它要求计算未知文本与所有训练样本间的相似度进而得到k个最近邻样本;b)当类别间有较多共性,即训练样本间有较多特征交叉现象时,KNN分类的精度将下降。针对这两个问题,提出了一种改进的KNN方法,该方法先通过Rocchio分类快速得到k0个最有可能的候选类别;然后在k0个类别训练文档中抽取部分代表样本采用KNN算法;最后由一种改进的相似度计算方法决定最终的文本所属类别。实验表明,改进的KNN方法在Web文本分类中能够获得较好的分类效果。     

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-means的自动三支决策聚类方法

应用广泛的k-means算法结果是一种二支决策的结果,即对象要么属于某个类要么不属于这个类,这种决策方式难以适用于一些具有不确定现象的环境,因此提出三支决策聚类方法来反映对象与类之间的关系,即：对象确定属于某类、可能属于某类或确定不属于某类。显然,二支决策是三支决策的一种特例。此外,从类内紧凑性和考虑近邻类间分离性角度出发,定义了分离性指数、聚类结果评估有效性指数,并提出了一种自动三支决策聚类算法。该方法为处理具有不确定信息的基于k-means算法框架的聚类数目自动确定的难题提供了一种新的解决思路。在人工数据集和UCI真实数据集上的初步对比实验结果表明所提出的方法是有效的。     

基于改进K最近邻分类算法的不良网页并行识别

互联网中,黄色、暴力、赌博、反动等不良网页大量存在。如果不进行有效过滤,将给搜索服务带来不良的影响。采用改进的K最近邻分类算法来提高识别的准确率,并在虚拟化平台上通过开源的Hadoop软件所提供的MapReduce模型进行分布式并行处理。对比实验结果表明,所采用的识别方法的识别准确率和识别效率都有较大的提高。     

基于余弦距离的局部敏感哈希的KNN算法在中文文本上的快速分类

文本分类是文本挖掘中最重要的研究内容之一。为了克服目前以距离衡量的近似分类算法在海量数据下耗费大量时间的缺陷,提出了结合基于余弦距离的局部敏感哈希的方式将KNN算法在TF-IDF下对中文文本进行快速分类。同时结合文本数据的特性给出了不同的哈希函数级联方式分别进行实验。在实验过程采用了布尔向量的方式规避重复访问,使分类的结果在可以允许的范围内,分类速度比原始KNN提高了许多。     

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。     

基于改进K近邻的垃圾邮件过滤技术

提出了一种基于K近邻（KNN）原理的快速文本分类算法。该算法不仅具有原始K近邻算法分类效果好的优点,还通过对训练样本进行压缩,消除相似度之间的比较,提高了分类效率。实验表明,该算法用于邮件过滤系统时,分类效果要优于基于朴素贝叶斯分类器的二项独立模型和多项式模型,而分类的时间复杂度与其相当,完全可以应用于实时邮件过滤。     

用于WEB文档分类的并行KNN算法

针对WEB文档分类中KNN算法计算复杂度高的缺点,不同于以往从减少训练样本集大小和采用快速算法角度来降低KNN算法的计算复杂度,从并行的角度出发,提出一种在Hyper-cube SIMD模型上的并行算法,其关键部分的时间计算复杂度从O（n²）降为O（log（n））,该算法与传统的串行算法相比,能显著地提高分类速度。     

基于三支决策的序列数据代价敏感分类算法

代价敏感分类区别于一般分类方法,更关注高代价类别的分类准确性而容忍全局分类的准确性。三支决策作为一种代价敏感分类问题的解决思路,缺乏对序列数据的支持。结合LSTM模型处理序列数据的能力,提出一种使用三支决策（3WD）改进的序列数据分类方法。方法经过LSTM网络对原数据进行粗分类;对分类结果进行整体代价评估;最终,对高风险分类进行延迟或拒绝处理。方法在4个数据集上进行了测试,并进行了2组对比实验。实验结果表明:本文方法在不改变LSTM模型的情况下,对LSTM模型的分类结果进行了代价区分。