kNN在文本分类中的应用研究

• 作者: 吕震宇 林永民 赵爽
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 kNN 特征选择
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 所属期刊栏目: 信息处理
• 页码范围: 69-72
• 页数: 4页
• 分类号: TP391|TP18
• 字数: 3405字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2008.11.020

摘要

随着网络技术与数字图书馆的迅猛发展,在线文档迅速增加,自动文本分类已成为处理和组织大量文档数据的关键技术.kNN方法作为一种简单、有效、非参数的分类方法,在文本分类中得到广泛的应用.本文介绍了kNN分类算法的思想以及两种不同的决策规则,并通过实现的文本分类系统对基于离散值规则的kNN方法和基于相似度加权的kNN方法进行实验比较.实验结果表明,基于相似度加权的kNN方法的分类性能要优于基于离散值规则的kNN方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕震宇	河北理工大学经济管理学院	12	122	6.0	11.0
2	林永民	河北理工大学经济管理学院	10	125	7.0	10.0
3	赵爽	河北理工大学经济管理学院	10	104	6.0	10.0