【摘 要】
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随着互联网相关技术的飞速式发展,通过各个渠道散播的信息量急剧增大,同时也给急需获取有价值信息的人们带来了管理难题。文本分类技术能够高效的提取信息和挖掘知识,对于处
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随着互联网相关技术的飞速式发展,通过各个渠道散播的信息量急剧增大,同时也给急需获取有价值信息的人们带来了管理难题。文本分类技术能够高效的提取信息和挖掘知识,对于处理这些庞大而又杂乱的信息极具时代意义。
本文详细介绍和总结了较为经典和常用的文本分类所需若干关键技术,并分析了传统KNN算法的不足之处。在这基础上,提出一种基于模式聚合思想的改进KNN分类算法。传统的KNN算法依赖于文本和特征的相关性,无为增加了样本相似度计算的复杂程度,同时降低了算法的实用性。在改进的新算法中,文本向量空间模型构建在训练样本集上,样本相似度计算建立在载有文本和类别模式信息的基础上,这样就达到降低特征项的维数的目的。
经过对比相关实验结果,验证了所提出的基于模式聚合的改进KNN分类算法的效果与传统的KNN算法在分类效果上相比有所提高,达到了在保证分类精度与控制算法复杂度的平衡。
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