基于位置的文本分类样本剪裁及加权方法

• 作者: 刘守生 刘海峰 苏展
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 样本剪裁 样本加权 文本聚类 k近邻 文本分类
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 131-135
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 6267字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1303-0086

摘要

k近邻方法是文本分类中广泛应用的方法，对其性能的优化具有现实需求。使用一种改进的聚类算法进行样本剪裁以提高训练样本的类别表示能力；根据样本的空间位置先后实现了基于类内和类间分布的样本加权；改善了k近邻算法中的大类别、高密度训练样本占优现象。实验结果表明，提出的改进文本加权方法提高了分类器的分类效率。

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