东北大学学报(自然科学版) ›› 2003, Vol. 24 ›› Issue (3): 229-232.DOI: -
张晓辉;李莹;王华勇;赵宏
收稿日期:
2013-06-23
修回日期:
2013-06-23
出版日期:
2003-03-15
发布日期:
2013-06-23
通讯作者:
Zhang, X.-H.
作者简介:
-
基金资助:
Zhang, Xiao-Hui (1); Li, Ying (1); Wang, Hua-Yong (1); Zhao, Hong (1)
Received:
2013-06-23
Revised:
2013-06-23
Online:
2003-03-15
Published:
2013-06-23
Contact:
Zhang, X.-H.
About author:
-
Supported by:
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分类的贡献、强化了关联词的分类效果、并降低了文本向量的维数·与传统KNN算法进行的对比实验证明 ,该算法明显提高了分类的准确率和召回率
中图分类号:
张晓辉;李莹;王华勇;赵宏. 应用特征聚合进行中文文本分类的改进KNN算法[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2003, 24(3): 229-232.
Zhang, Xiao-Hui (1); Li, Ying (1); Wang, Hua-Yong (1); Zhao, Hong (1) . Improved KNN algorithm applied term feature combination technology for Chinese textual classification[J]. Journal of Northeastern University, 2003, 24(3): 229-232.
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