一种快速KNN文本分类算法

摘要：

KNN(K-Nearest Neighbor)是向量空间模型中最好的文本分类算法之一.但是,当样本集较大以及文本向量维数较多时,KNN算法分类的效率就会大大降低.该文提出了一种提高KNN分类效率的改进算法.算法在训练过程中计算出各类文本的分布范围,在分类过程中,根据待分类文本向量在样本空间中的分布位置,缩小其K最近邻搜索范围.实验表明改进的算法可以在保持KNN分类性能基本不变的情况下,显著提高分类效率.

关键词：文本分类、K-最近邻、算法

所属期刊栏目：6

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：174-175,178