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基于LSA降维的KNN文本分类算法
引用本文:李良俊,张斌,杨明.基于LSA降维的KNN文本分类算法[J].东北师大学报(自然科学版),2007,39(2):33-36.
作者姓名:李良俊  张斌  杨明
作者单位:1. 东北大学信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110036;鞍山师范学院计算中心,辽宁,鞍山,114005
2. 东北大学信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110036
3. 鞍山师范学院计算中心,辽宁,鞍山,114005
摘    要:针对文本自动分类问题,提出了一种基于LSA降维的KNN改进算法.通过对文本特征向量运用LSA理论进行降维处理,可以有效提高KNN算法的运行效率,提高分类精度.实验证明,改进的KNN算法具有很好的性能.

关 键 词:潜在语义分析  文本分类  降维
文章编号:1000-1832(2007)02-0033-04
修稿时间:2007-01-20

An algorithm of KNN text categorization based on LSA reduce dimensionality
LI Liang-jun,ZHANG Bin,YANG Ming.An algorithm of KNN text categorization based on LSA reduce dimensionality[J].Journal of Northeast Normal University (Natural Science Edition),2007,39(2):33-36.
Authors:LI Liang-jun  ZHANG Bin  YANG Ming
Institution:1. School of Information Science and Engineering, Northeast University,Shenyang 110036, China; 2. Computing Center, Anshan Normal University,Anshan 114005, China
Abstract:Aimed at the problem of document automatic classification,an algorithm is proposed based on LSA and KNN.It advances the KNN algorithm's efficiency and classifier's precision by using LSA to reduce dimensionality of text feature matrix.The experiment result shows that it has good performance.
Keywords:KNN
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