| 基于粗糙KNN算法的文本分类方法 |
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| 引用本文： | 王渊,刘业政,姜元春.基于粗糙KNN算法的文本分类方法[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2014(12):1513-1517. |
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| 作者姓名： | 王渊 刘业政 姜元春 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学 管理学院,安徽 合肥,230009 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 在文本分类中,数据规模过大或文本分布不均匀对传统KNN算法的准确率和效率具有重要影响。为了解决该问题,文章提出一种基于粗糙KNN(k-nearest neighbor)算法的文本分类新方法。首先引入粗糙集中的上下近似概念定义各类文本的上下近似空间,将文本向量空间分为核心和混合2大区域;然后改进传统KNN算法的隶属度函数;再针对不同的文本区域,采取差异化的分类策略以提高分类的效率和准确率。实验表明,基于粗糙KNN算法的文本分类方法在提高分类准确率的同时,分类的效率也有很大提高。
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| 关 键 词： | 文本分类 粗糙集 KNN算法 核心区域 混合区域 |
Method of text classification based on rough k-nearest neighbor algorithm |
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| WANG Yuan,LIU Ye-zheng,JIANG Yuan-chun.Method of text classification based on rough k-nearest neighbor algorithm[J].Journal of Hefei University of Technology(Natural Science),2014(12):1513-1517. |
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| Authors: | WANG Yuan LIU Ye-zheng JIANG Yuan-chun |
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| Institution: | WANG Yuan;LIU Ye-zheng;JIANG Yuan-chun;School of Management,Hefei University of Technology; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | text classification rough set k-nearest neighbor (KNN ) algorithm core region hybrid region |
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