基于向量投影的KNN文本分类算法

• 作者: 卜凡军 钱雪忠
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: K-近邻 文本分类 投影 效率 高维
• 年，卷（期）: 2009,（21）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 4939-4941
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3150字
• 语种: 中文

摘要

针对KNN算法分类时间过长的缺点,分析了提高分类效率的方法.在KNN算法基础上,结合向量投影理论以及iDistance索引结构,提出了一种改进的KNN算法--PKNN.该算法通过比较待分类样本和训练样本的一维投影距离,获得最有可能的临近样本点,减小了参与计算的训练样本数,因此可以减少每次分类的计算量.实验结果表明,PKNN算法可以明显提高KNN算法的效率,PKNN算法的原理决定其适合大容量高维文本分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱雪忠	江南大学信息工程学院	92	741	15.0	22.0
2	卜凡军	江南大学信息工程学院	1	15	1.0	1.0