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基于KNN算法的文本分类系统的设计与实现---优秀毕业论文参考文献可复制黏贴.分类号学号M200976001学校代码1密级基于KNN算法的文本分类系统的设计与实现学位申请人ThesisSubmittedPartialFulfillmentEngineeringDesignTextClassificationSystem…
作者简介.第75页.本篇论文共75页，点击这进入下载页面。.更多论文.KNN文本分类研究.产品协同开发中图形浏览与批注技术.软件柔点操控难度的度量模型研究.基于VRML的轧机主体虚拟现实.基于正交照片的三维人脸建模关键技.
knn分类算法改进研究进展.2012年11KNN分类算法改进研究进展华南师范大学经济与管理学院广州510006〔摘要〕指出传统KNN（k?nearestneighbor）算法的两大不足：一是计算开销大，分类效率低；二是在进行相似性度量和类别判断时，等同对待各特征项以及近邻样本...
论文服务：摘要：类偏斜问题(classimbalanceproblem)是数据挖掘领域的常见问题之一,人们提出了各种策略来处理这个问题.当训练样本存在类偏斜问题时,kNN分类器会将小类中的样本错分到大类,导致分类的宏F1指标下降.针对kNN存在的这个缺陷,提出了文本...
摘要kNN算法用已归类的数据训练分类器,它是一种基于实例研究(instancebasedlearning)文本分类算法.本文在研究kNN算法的基础上,结合k邻近法和最近特征线法的思想,提出了新的分类方法,k最近特征线法(knearestfeatureline,kNFL),将其运用于文本分类中,汲取
文献标志码:A摘要:KNN是重要数据挖掘算法之一,具有良好的文本分类性能.传统的KNN方法对所有样本权重看作相同,而忽略了不同样本对于分类贡献的不同.为了解决该个问题,提出了一种样本重要性原理,并在此基础上构造KNN分类器.应用随机游走算法识别类
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。实验证实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；算法中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012
基于KNN的中文文本分类算法研究,文本分类,权重计算,KNN,相似度。随着因特网的快速发展,人们可以从网络上获取越来越多诸如文本、图片、声音等形式的信息,而半结构化或无结构化的文本信息则是...
介绍了中心向量算法和KNN算法两种分类方法。针对KNN分类方法在计算文本相似度时存在的不足，提出了改进方案。新方案引入了中心向量分类法的思想。通过实验,对改进的KNN算法、中心向量算法和传统的KNN算法应用于文本分类效果进行了比较。
摘要：针对以KNN为代表的VSM模型存在的向量各特征项孤立处理问题,提出了一种应用特征聚合方式的改进算法.该算法通过CHI概率统计计算文本特征词对分类的贡献,将对分类有相同贡献的文本特征词聚合,使用它们共同的分类贡献模式代替传统算法中单个词对应向量一维的方式.该算法提高了稀有词对...
基于KNN算法的文本分类系统的设计与实现---优秀毕业论文参考文献可复制黏贴.分类号学号M200976001学校代码1密级基于KNN算法的文本分类系统的设计与实现学位申请人ThesisSubmittedPartialFulfillmentEngineeringDesignTextClassificationSystem…
作者简介.第75页.本篇论文共75页，点击这进入下载页面。.更多论文.KNN文本分类研究.产品协同开发中图形浏览与批注技术.软件柔点操控难度的度量模型研究.基于VRML的轧机主体虚拟现实.基于正交照片的三维人脸建模关键技.
knn分类算法改进研究进展.2012年11KNN分类算法改进研究进展华南师范大学经济与管理学院广州510006〔摘要〕指出传统KNN（k?nearestneighbor）算法的两大不足：一是计算开销大，分类效率低；二是在进行相似性度量和类别判断时，等同对待各特征项以及近邻样本...
论文服务：摘要：类偏斜问题(classimbalanceproblem)是数据挖掘领域的常见问题之一,人们提出了各种策略来处理这个问题.当训练样本存在类偏斜问题时,kNN分类器会将小类中的样本错分到大类,导致分类的宏F1指标下降.针对kNN存在的这个缺陷,提出了文本...
摘要kNN算法用已归类的数据训练分类器,它是一种基于实例研究(instancebasedlearning)文本分类算法.本文在研究kNN算法的基础上,结合k邻近法和最近特征线法的思想,提出了新的分类方法,k最近特征线法(knearestfeatureline,kNFL),将其运用于文本分类中,汲取
文献标志码:A摘要:KNN是重要数据挖掘算法之一,具有良好的文本分类性能.传统的KNN方法对所有样本权重看作相同,而忽略了不同样本对于分类贡献的不同.为了解决该个问题,提出了一种样本重要性原理,并在此基础上构造KNN分类器.应用随机游走算法识别类
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。实验证实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；算法中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012
基于KNN的中文文本分类算法研究,文本分类,权重计算,KNN,相似度。随着因特网的快速发展,人们可以从网络上获取越来越多诸如文本、图片、声音等形式的信息,而半结构化或无结构化的文本信息则是...
介绍了中心向量算法和KNN算法两种分类方法。针对KNN分类方法在计算文本相似度时存在的不足，提出了改进方案。新方案引入了中心向量分类法的思想。通过实验,对改进的KNN算法、中心向量算法和传统的KNN算法应用于文本分类效果进行了比较。
摘要：针对以KNN为代表的VSM模型存在的向量各特征项孤立处理问题,提出了一种应用特征聚合方式的改进算法.该算法通过CHI概率统计计算文本特征词对分类的贡献,将对分类有相同贡献的文本特征词聚合,使用它们共同的分类贡献模式代替传统算法中单个词对应向量一维的方式.该算法提高了稀有词对...
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