KNN系数修正迭代求精算法

摘要：

随着WWW的迅猛发展,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术.KNN方法是一种简单、有效、非参数的分类方法.本文提出利用KNN分类器的封闭测试的结果对分类器进行调整修正系数的算法PIM-KNN(Parameter Iteratively Modified-KNN):错误分类的样本应该拉近与所属类别的"距离",而增大与被误判的类别的"距离".实验结果表明,经过PIM-KNN算法调整的KNN分类器的分类效果得到显著提高.

关键词：文本分类、K近邻、迭代、距离

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2010-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：20-22,42