基于LSA降维的KNN文本分类算法

• 作者: 张斌 李良俊 杨明
• 来源期刊: 东北师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 潜在语义分析 KNN 文本分类 降维
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 页码范围: 33-36
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3177字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1832.2007.02.008

摘要

针对文本自动分类问题,提出了一种基于LSA降维的KNN改进算法.通过对文本特征向量运用LSA理论进行降维处理,可以有效提高KNN算法的运行效率,提高分类精度.实验证明,改进的KNN算法具有很好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李良俊	东北大学信息科学与工程学院	2	29	2.0	2.0
5	张斌	东北大学信息科学与工程学院	203	1801	20.0	33.0
6	杨明	鞍山师范学院计算中心	2	29	2.0	2.0