基于KNN的Web文本分类方法的研究

为了更有效地组织Internet 上丰富的信息资源, 通过分析Web 文本的特点,提出了基于KNN 的Web文本分类方法,并结合具体实验在对数据进行预处理的基础上实现了KNN分类算法.实验表明,该方法训练数据规模大大减少,训练效率较高,同时具有较好的精确率和召回率.     

医药信息文本分类系统中特征选择模块的研究

自动文本分类技术是组织和管理医药信息的一个有效的办法。本文主要针对医药信息的自动文本分类系统展开研究,重点研究如何根据医药领域的特点进行有效的特征选择,提出了使用文档频率DF和互信息MI相结合进行医药特征选择的方法。另外,本文还构建了一个医药信息语料库作为医药信息自动文本分类系统的训练集和测试集,该语料库包含五个类别,600篇文本。实验证明,该方法能够有效提高医药文本分类系统的分类速度和精度。     

基于索引项权重的文本特征选择方法

为改善文本分类的效率和效果,降低计算复杂度,在分析了经典的特征选择方法后,提出加权的文本特征选择方法.该方法不仅利用数据集中文本的个数,还充分考虑到索引项的权重信息,并构造新的评估函数,改进了信息增益、期望交又熵以及文本证据权.利用KNN分类器在Reuters-21578标准数据集上进行训练和测试.实验结果表明,该方法能够选出有效特征,提高文本分类的性能.     

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KNN算法的文本分类器的设计与实现

KNN算法是一个常用的分类算法,具有简单易实现等优点,在数据挖掘、机器学习和模式识别等领域被广泛使用.研究了KNN算法,设计并实现了一个用于自然语言处理领域的基于KNN算法的文本分类器,分别用国际通用的语料库和实际项目的数据集进行测试,两份测试结果差异较大,初步分析了导致这种差异性的原因,讨论了下一步需要改进的地方.     

基于信息增益特征选取和覆盖的中文文本分类

本文利用信息增益特征选取和前向神经网络的覆盖算法,对文本进行分词的预处理后,实现文本的自动分类。该方法将信息增益特征选取和覆盖算法充分结合,不但提高了分类速度,还保证了分类的准确度。应用该方法对标准数据集中的文本进行实验,并在不同的维数上与SVM算法,贝叶斯方法的实验结果进行了比较。     

加权KNN的图文数据融合分类

目的 图文数据在不同应用场景下的最佳分类方法各不相同,而现有语义级融合算法大多适用于图文数据分类方法相同的情况,若将其应用于不同分类方法时由于分类决策基准不统一导致分类结果不理想,大幅降低了融合分类性能。针对这一问题,提出基于加权KNN的融合分类方法。方法 首先,分别利用softmax多分类器和多分类支持向量机(SVM)实现图像和文本分类,同时利用训练数据集各类别分类精确度加权后的图像和文本正确判别实例的分类决策值分别构建图像和文本KNN模型;再分别利用其对测试实例的图像和文本分类决策值进行预测,通过最邻近k个实例属于各类别的数目确定测试实例的分类概率,统一图像和文本的分类决策基准;最后利用训练数据集中图像和文本分类正确的数目确定测试实例中图像和文本分类概率的融合系数,实现统一分类决策基准下的图文数据融合。结果 在Attribute Discovery数据集的图像文本对上进行实验,并与基准方法进行比较,实验结果表明,本文融合算法的分类精确度高于图像和文本各自的分类精确度,且平均分类精确度相比基准方法提高了4.45%;此外,本文算法对图文信息的平均整合能力相比基准方法提高了4.19%。结论 本文算法将图像和文本不同分类方法的分类决策基准统一化,实现了图文数据的有效融合,具有较强的信息整合能力和较好的融合分类性能。     

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Milter实现的中文垃圾邮件过滤系统

提出一种基于内容的中文垃圾邮件实时过滤系统的实现方案，该系统建立在Linux的Sendmail邮件服务器上，通过Milter接口实时提取邮件内容，并结合中文分词及文本分类算法对邮件实施分类和过滤。该系统可嵌入多种文本分类算法，具有良好的可扩展性。通过测试对该系统内嵌入的不同分类算法模型进行了分析和比较。