一种基于数据偏斜的改进KNN文本分类

• 作者: 刘守生 刘海峰 苏展 陈琦
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 特征选择 文本分类 改进KNN 相似度
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 51-53,58
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

KNN是一种简单、有效、非参数的分类算法.针对样本分布偏斜的分类环境,首先提出了一种改进的特征选择方法进行特征降维,在此基础上进一步提出了一种基于分布的改进KNN方法用于文本分类,降低了分布偏斜问题对决策函数的影响.试验表明,所提出的改进KNN文本分类方法具有较好的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏展	解放军理工大学理学院	10	125	5.0	10.0
2	刘海峰	解放军理工大学理学院	64	473	14.0	19.0
3	刘守生	解放军理工大学理学院	50	311	10.0	15.0
4	陈琦	解放军理工大学理学院	10	176	4.0	10.0