基于密度优化的KNN算法的研究

• 作者: 陈东晓 陈庆奎
• 来源期刊: 上海理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: KNN算法 Web特征 奇异值分解 OPTICS算法
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 507-510
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3789字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-6735.2010.05.021

摘要

通过对样本网页文本的影响因子特征提取,构建向量空间模型,同时利用OPTICS算法密度无关性,改进了KNN算法.实验表明,该算法增强了结果的稳定性,并产生质量较高的聚类结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈庆奎	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	149	769	14.0	22.0
2	陈东晓	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	1	2	1.0	1.0