基于中心向量的多級(jí)分類KNN算法研究
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標(biāo)簽：向量(11612)KNN(10751)
針對(duì)KNN算法在中文文本分類時(shí)的兩個(gè)不足：訓(xùn)練樣本分布不均，分類時(shí)計(jì)算開(kāi)銷大的問(wèn)題，在已有改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了更深入的研究，提出多級(jí)分類KNN算法。算法首先引入基于密度的思想對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行調(diào)整，通過(guò)樣本裁減技術(shù)使樣本分布更趨于理想的均勻狀態(tài)，同時(shí)計(jì)算各類別的類中心向量。在保證類中心向量準(zhǔn)確性的前提條件下，使分類階段的復(fù)雜計(jì)算提前到分類器的訓(xùn)練過(guò)程中。最后一級(jí)選用合適的m值（預(yù)選類別個(gè)數(shù)），根據(jù)最近鄰思想對(duì)待分類文本進(jìn)行所屬類別判定。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在不損失分類精度的情況下，不僅降低了計(jì)算復(fù)雜度，而且顯著提高了分類速度。
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