基于改进KNN的文本分类方法

来源 :情报科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shenlixi44

【摘要】

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本文针对VSM(向量空间模型)中KNN(K最近邻算法)在文本处理环境下的不足,根据SOM(自组织映射神经网络)理论、特征选取和模式聚合理论,提出了一种改进的KNN文本分类方法.应用特

【作者】

：

钱晓东王正欧

【机构】

：

天津大学系统工程研究所

【出处】

：

情报科学

【发表日期】

：

2005年4期

【关键词】

：

文本分类特征提取自组织神经网络向量空间模型 K最近邻算法模式聚合 text categorization feature selection SOM n

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本文针对VSM(向量空间模型)中KNN(K最近邻算法)在文本处理环境下的不足,根据SOM(自组织映射神经网络)理论、特征选取和模式聚合理论,提出了一种改进的KNN文本分类方法.应用特征选取和模式聚合理论以降低特征空间维数.传统的VSM模型各维相同的权重并不适应于文本处理的环境,本文提出应用SOM神经网络进行VSM模型各维权重的计算.结合两种改进,有效地降低了向量空间的维数,提高了文本分类的精度和速度.

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