计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (11): 213-216.
刘海峰,张学仁,姚泽清,刘守生
LIU Hai-feng,ZHANG Xue-ren,YAO Ze-qing,LIU Shou-sheng
摘要: 特征高维性以及算法的泛化能力影响了KNN分类器的分类性能。提出了一种降维条件下基于类别的KNN改进模型,解决了k近部选择时大类别、高密度样本占优问题。首先使用一种改进的优势率方法进行特征选择,随后使用类别向量对文本类别进行初步判定,最后在压缩后的样本集上使用KNN分类器进行分类。试验结果表明,提出的改进分类模型提高了分类效率。
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