10.3969/j.issn.1009-3044.2011.35.002
基于聚类的KNN算法改进
通过研究KNN算法,提出了一种利用训练集文本聚类结果改进KNN算法的方法,首先将训练集文本采用DBSCAN算法聚进行聚类,将训练集文本分为若干个簇,然后采用KNN算法对测试文档进行测试,最后用距离最近的n个簇中的若干训练集文本使用KNN算法对测试文本进行分类.实验表明,改进后的算法降低了计算量,提高了效率,同时对聚类结果有了一定的改进.
KNN算法、DBSCAN算法、训练集
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TP391(计算技术、计算机技术)
2012-03-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
9033-9034,9037