【摘 要】
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K值最近邻法是常用的一种自动分类算法。当待分类文本与样本集中多个决策样本的距离相等的时候，固定的K值取法不能充分利用样本集，给分类结果带来一定的随机性，影响了自动分类的
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K值最近邻法是常用的一种自动分类算法。当待分类文本与样本集中多个决策样本的距离相等的时候，固定的K值取法不能充分利用样本集，给分类结果带来一定的随机性，影响了自动分类的准确性。本文通过对K值最近邻算法的原理进行深入分析，提出了一种K值动态选取的方案，使得K值最近邻算法的分类准确性有了显著的提高。
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