一种改进的KNN文本分类

• 作者: 刘荣辉 钟将
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征降维 潜在语义分析 K-最近邻法 文本分类
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 142-144
• 分类号: TP18
• 字数: 3215字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.02.041

摘要

在文本分类中,文本特征空间维数巨大以及训练样本分布不均衡等问题影响分类性能.针对这个问题,提出一种改进的KNN分类方法.利用隐含语义分析方法对特征样本空间进行降维处理；利用基于样本密度的改进的KNN分类器进行分类.实验结果表明提出的方法能够收到较好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟将	重庆大学计算机学院	63	631	14.0	23.0
2	刘荣辉	重庆大学计算机学院	1	53	1.0	1.0