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。     

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CLARA的KNN文本分类过滤防火墙的设计实现

针对传统包过滤防火墙解决不了的基于内容的网络攻击,提出了一个基于Windows系统下的文本过滤防火墙的设计,包括三部分:数据采集模块;文本内容分析模块;过滤控制模块。其中文本内容分析模块是核心,首先采用CLARA聚类方法从海量的网页中选取对分类最具有代表性页的网页作为训练集,然后再利用KNN文本分类算法实现分类过程。实验结果证明:这种方法应用在防火墙上比单纯地用KNN算法在准确率与召回率上均有提高,在性能方面可以接受。     

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。     

用于文本分类的改进KNN算法

采用灵敏度方法对距离公式中文本特征的权重进行修正;提出一种基于CURE算法和Tabu算法的训练样本库的裁减方法,采用CURE聚类算法获得每个聚类的代表样本组成新的训练样本集合,然后用Tabu算法对此样本集合进行进一步维护(添加或删除样本),添加样本时只考虑增加不同类交界处的样本,添加或删除样本以分类精度最高、与原始训练样本库距离最近为原则。     

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KNN算法的医药信息文本分类系统的研究

针对目前医药信息文本分类领域的现状,设计并实现了一种基于KNN算法的医药信息文本分类系统.该系统充分利用了向量空间模型在表示方法上的优势和快速KNN算法的特点,并采用逆向最大匹配分词方法进行分词,可有效提高医药信息分类的准确性和信息处理效率.此外,构建了一个医药信息数据集,该数据集包含582篇医药类文本,其中训练文本433篇,测试文本149篇,并在该数据集上对医药信息文本分类系统进行了测试,得到了74.83%的F1值.实验证明,该系统可以较好地实现医药信息文本分类.     

基于Boosting算法的文本自动分类器设计

Boosting算法是目前流行的一种机器学习算法。采用一种改进的Boosting算法Adaboost.MHKR作为分类算法,设计了一个文本自动分类器,并给出了评估方法和结果。评价表明,该分类器有很好的分类精度。     

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。     

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。     

用于文本分类的改进KNN算法

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k₀个最近邻,并根据近似k₀个最近邻和Chi-square距离原理计算新权重,搜索出新的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。     

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。     

一种基于元数据方法的KNN网页分类器的设计与实现

网页分类是指在给定分类体系的情况下,根据网页的属性自动确定其所属类别的过程.近年来,网页分类在信息检索和机器学习领域得到了广泛的关注,有不少效果较好的方法,如SVM,KNN等.但是由于网页是具有丰富的描述信息的结构体,使用纯文本分类技术处理网页是不合理的.本文提出了一种新的网页分类方法将网页分类粒度从整个网页作为分类的原子对象细化到网页的各内容部分,强调了重点部分,弱化了次要部分.本文在KNN算法的基础上,实现了基于元数据的网页分类方法.     

用模拟退火改进的KNN分类算法

KNN(k Nearest Neighbor)算法是1种简单、有效、非参数的文本分类法,但缺点是样本相似度的计算量大,故不适用于有大量高维样本的文本。一方面,本文分析了KNN算法的优点和缺陷,采用了1种应用特征词提取和特征词聚合的方法来改进KNN算法在特征词提取方面的不足。另一方面,本文又深入研究了模拟退火算法思想,采用退火模拟思想的典型优化组方法和模拟退火算法原理来加快KNN算法的分类速度。最后,通过2种方法的加入改进了KNN分类算法。实验结果表明,本文提出的方法大大提高了分类算法的效率和性能。     

柔性KNN算法研究

KNN算法是一种常用的效果较好的文本分类算法。但是标准KNN算法中,近邻的数目K对所有处理文本都是一样的,而判断类别时加权的仅仅是文本之间的相似度。基于近邻序列的排序,提出了变K算法,并且结合效果较好权重算法,形成了柔性的KNN算法,提高了分类的效果。     

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.     

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。