基于中心向量KNN算法的改进

• 作者: 王兆龙
• 来源期刊: 哈尔滨师范大学自然科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 多级分类器 类中心向量
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 18-21
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3319字
• 语种: 中文

摘要

针对KNN算法在中文文本分类时计算开销大的问题,在已有改进算法的基础上进行了更深入的研究,提出改进的基于中心向量KNN算法.算法首先引入基于密度的思想对训练样本进行调整,同时计算各类别的类中心向量.在保证类中心向量准确性的前提条件下,使分类阶段的复杂计算提前到分类器的训练过程中.实验结果表明,该算法在不损失精确度的情况下,提高了分类实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王兆龙		6	17	1.0	4.0