一种改进的KNN网页分类算法

• 作者: 冯静 李村合
• 来源期刊: 微计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网页分类 KNN 代表样本 数据集优化 相似度
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 21-25
• 页数: 5页
• 分类号: TN91
• 字数: 4355字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-347X.2008.03.005

摘要

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.