自然邻在文本分类中的应用

• 作者: 张浪 张程 朱庆生
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 自然邻居 KNN 权重分配
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TP391

摘要

在文本分类中,传统的KNN算法面临K值不确定,数据集分布不平衡等缺点的影响。基于此提出自然邻的思想,并将其应用到文本分类中,很好地克服KNN文本分类的缺点。首先,自然邻算法能够根据数据集自动获取文本向量的自然邻居,不需要人为干预,解决K值不确定问题。其次,对于不同的数据点其邻居数可能不一样,它会根据数据集的分布自动获取其对应的自然邻居,很好地克服数据集分布不平衡问题。并且,根据训练集的自然邻居设计一种权重分配算法,使得好邻居的权值较大,坏邻居的权值较小,进一步提高分类算法的精确度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱庆生	重庆大学计算机学院	175	1952	22.0	33.0
2	张程	重庆大学计算机学院	37	241	9.0	13.0
3	张浪	重庆大学计算机学院	2	1	1.0	1.0