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一种新的中文文本分类算法——One Class SVM-KNN算法

刘文吴陈

江苏科技大学智能信息处理实验室

摘要:中文文本分类在数据库及搜索引擎中得到广泛的应用,K-近邻(KNN)算法是常用于中文文本分类中的分类方法,但K-近邻在分类过程中需要存储所有的训练样本,并且直到待测样本需要分类时才建立分类,而且还存在类倾斜现象以及存储和计算的开销大等缺陷。单类SVM对只有一类的分类问题具有很好的效果,但不适用于多类分类问题,因此针对KNN存在的缺陷及单类SVM的特点提出One Class SVM-KNN算法,并给出了算法的定义及详细分析。通过实验证明此方法很好地克服了KNN算法的缺陷,并且查全率、查准率明显优于K-近邻算法。
  • 专辑:

    电子技术及信息科学

  • 专题:

    计算机软件及计算机应用

  • 分类号:

    TP391.1

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