KNN-SVM网页分类器介绍

• 作 者: 魏梦娟 罗文龙
• 机 构: 广州市统计局计算中心,中山大学数学与计算科学学院
• 出 处: 现代计算机：下半月版
• 发表日期: 2008年7期
• 关键词: KNN SVM 词条特征向量 数值化 K-Nearest Neighbor（KNN） Support Vector Machine（SVM） Word

网页分类算法中，KNN算法的缺陷之一是分类效率较低，分类的效果很大程度上依赖于相似度函数和参数K的选择。同时，基于支持向量机（SVM）的网页分类器的限制在于要求处理的向量是数值型向量．而网页特征向量往往是词务特征向量。利用KNN算法生成训练样拳，进而将词条特征向量数值化，再利用支持向量机分类器对测试网页进行分类．构建了一种新的分类器——KNN—SVM分类器。