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。     

结合语义和文本特征位串的高效KNN算法

为了有效提高文本分类的效率,提出了一种基于语义相似的改进KNN算法.该算法结合了特征词的语义和文本的特征位串,由于考虑到文本向量中同义的关联特征词对文本相似度的贡献,有效地提高了文本分类的准确率和召回率;而基于文本特征位串进行的位计算方法,能从大量的训练文本集中筛选出可能的相似文本,较好地克服了KNN算法计算量大的问题.算法的分析与实验表明,改进的算法明显提高了KNN的计算效率,同时也提高了分类的准确率和召回率.     

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.     

一种基于模糊理论的KNN文本分类算法

传统的KNN文本分类算法在处理不均匀数据时,尤其是小型数据,容易受到边缘数据的干扰,导致分类效果明显下降.对此,本文提出一种基于模糊理论的KNN文本分类算法,该算法根据模糊理论的思想计算样本的隶属度函数,更合理地处理训练样本权值.实验表明,基于模糊理论的KNN算法能有效的弱化这些干扰,并在分类准确度上也有一定的提高.     

一种改进的KNN中文文本分类算法

提出了一种基于投影寻踪改进KNN中文文本分类方法,与现有的中文文本分类算法相比,该方法具有较高的计算效率。给出了具体实现过程并将其用于文本分类中,实验证明了该算法用于文本分类的有效性及其高效率。     

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。     

基于改进KNN算法的中文文本分类方法

介绍了中心向量算法和KNN算法两种分类方法。针对KNN分类方法在计算文本相似度时存在的不足,提出了改进方案。新方案引入了中心向量分类法的思想。通过实验,对改进的KNN算法、中心向量算法和传统的KNN算法应用于文本分类效果进行了比较。实验结果表明,改进的KNN算法较中心向量法和传统的KNN算法在处理中文文本分类问题上有较好的分类效果,验证了对KNN算法改进的有效性和可行性。     

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。     

一种采用聚类技术改进的KNN文本分类方法

KNN算法稳定性好、准确率高,但由于其时间复杂度与样本数量成正比,导致其分类速度慢,难以在大规模海量信息处理中得到有效应用.文中提出一种改进的KNN文本分类方法.其基本思路是,通过文本聚类将样本中的若干相似文档合并成一个中心文档,并用这些中心文档代替原始样本建立分类模型,这样就减少了需要进行相似计算的文档数,从而达到提高分类速度的目的.实验表明,以分类准确率、召回率和F-score为评价指标,文中方法在与经典KNN算法相当的情况下,分类速度得到较大提高.     

基于加权局部线性KNN的文本分类算法

针对基于稀疏表示的分类算法存在分类限制和计算复杂性等问题进行了研究。首先,改进了加权局部线性KNN文本特征表示方法和分类算法,通过对表示系数加权使其更加稀疏,引入非负约束以规避表示系数出现负的噪声干扰;其次,给出了分类器设计和算法的收敛性证明;最后,通过实验对比得出模型中各参数的优势值域。实验结果表明,改进后的算法与基础模型相比,查准率和查全率平均分别提升了2.49%和0.85%,相比于其他主流分类算法在性能上也均有明显提高。通过分析,该算法在文本分类上具有准确率高、收敛性强等优势,适用于对高维数据的文本分类。     

一种基于中心文档的KNN中文文本分类算法

在浩瀚的数据资源中,为了实现对特定主题的搜索或提取,文本自动分类技术已经成为目前研究的热点。KNN是一种重要的文本自动分类方法,KNN能够处理大规模数据,且具有较高的稳定性,但面临分类速度较慢的问题。以KNN方法为基础,引入特征项间的语义关系,并根据语义关系进行聚类生成中心文档,减少了KNN要搜索的文档数,提高了分类速度。仿真实验表明,该算法在不损失分类精度的情况下,显著提高了分类的速度。     

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。     

基于聚类算法的KNN文本分类算法研究

KNN算法是一种在人工智能领域如专家系统、数据挖掘、模式识别等方面广泛应用的算法。该算法简单有效,易于实现。但是KNN算法在决定测试样本的类别时,是把所求的该测试样本的K个最近邻是等同看待的,即不考虑这Ｋ个最近邻能表达所属类别的程度。由于训练样本的分布是不均匀的,每个样本对分类的贡献也就不一样,因此有必要有区别的对待训练样本集合中的每个样本。利用聚类算法,求出训练样本集合中每个训练样本的隶属度,利用隶属度来区别对待测试样本的K个最近邻。通过实验证明,改进后的KNN算法较好的精确性。     

简化的粒子群优化快速KNN分类算法

提出了一种有效的k近邻分类文本分类算法,即SPSOKNN算法,该算法利用粒子群优化方法的随机搜索能力在训练集中随机搜索.在搜索k近邻的过程中,粒子群跳跃式移动,掠过大量不可能成为k近邻的文档向量,并且去除了粒子群进化过程中粒子速度的影响,从而可以更快速地找到测试样本的k个近邻.通过验证算法的有效性表明,在查找k近邻相同时,SPOSKNN算法的分类精度高于基本KNN算法。