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针对KNN算法懒惰分类和效率不高的特点，将训练数据集进行优化，提取有代表性的训练样本作为代表样本，用其代替整个训练集进行相似度比较。实验结果表明，使用代表样本集的分类性能与传统KNN算法的性能相当，缩短了分类时间，提高了分类效率，并且不需要估计K值，减少了人工估计值的偏差。
一种改进的KNN网页分类算法
【摘 要】
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针对KNN算法懒惰分类和效率不高的特点，将训练数据集进行优化，提取有代表性的训练样本作为代表样本，用其代替整个训练集进行相似度比较。实验结果表明，使用代表样本集的分类性能
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院
【出 处】
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微计算机应用
【发表日期】
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2008年3期
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