wk-NNC算法是对经典knn算法的改进,这种方法是对k个近邻的样本按照他们距离待分类样本的远近给一个权值w: 是第i个近邻的权值,其中1<i<k, 是待测样本距离第i个近邻的距离。 用python实现这个算法比较简单: <span style="font-size:14px;">def wk_knn(inX, dataSet, labels, k): dat
2.改进近邻距离大小 KNN分类准确率对K值敏感,通过交叉验证方法确定最优的K值。一旦在训练时学习了最优的K值,可以在分类时对所有的测试集使用。DKNN即动态确定K值,所有的算法都需要确定K近邻,为此,在KDTree和NBTree中,实例存储在叶节点上,邻近实例存储在相同或者相近的叶节点上。树的内部节点通过测试选择属性的相关性...
金融界2024年10月25日消息，国家知识产权局信息显示，浙江精创教育科技有限公司取得一项名为“改进型KNN算法模型的工商管理专业教学管理方法”的专利，授权公告号CN 118154375 B，申请日期为2024年3月。本文源自：金融界 作者：情报员
据SOM(自组织映射神经网络)理论、特征选取和模式聚合理论,提出了一种改进的KNN文本 分类方法。应用特征选取和模式聚合理论以降低特征空间维数。传统的VSM模型各维相同的权 重并不适应于文本处理的环境,本文提出应用SOM神经网络进行Ⅵ 模型各维权重的计算。结 ...
基于粗糙集与改进KNN算法的文本分类方法的研究
一种改进的kNN方法及其在文本分类中的应用 维普资讯 http://www.cqvip.com
1. 一种基于改进的KNN文本分类方法,其特征在于: S1,根据每个训练样本的特征向量,构建特征向量空间模型,并存储为训练集库; 采用特征向量空间模型VSM,对所述训练样本进行预处理,并提取特征词;根据训练样 本的特征词,计算每个训练样本的特征向量,构建训练集的特征向量空间模型; 所述特征向量空间模型按照文本类型划分为...
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。实验结果表明,改进的KNN算法较中心向量法和传统的KNN算法在处理中文文本分类问题上有较好的分类效果,验证了对KNN算法改进的有效性...
模海量信息处理中得到有效应用.文中提出一种改进的KNN文本分类方法.其基本思路是,通过文本聚类将样本 中的若干相似文档合并成一个中心文档,并用这些中心文档代替原始样本建立分类模型,这样就减少了需要进行 相似计算的文档数,从而达到提高分类速度的目的.实验表明,以分类准确率、召回率和F-score为评价指标,文中 ...
针对个性化邮件过滤中接收的邮件没有规律、正常邮件和垃圾邮件存在严重类偏移等问题,提出一种改进的k最近邻(knearestneighboralgorithm,KNN)个性化邮件过滤方法。该方法主要是通过建立兴趣度模型(对兴趣度计算的改进,剔除用户习惯对建立兴趣度模型带来的影响)不断改变训练集,使得训练集中的文本始终代表用户最近的兴趣。然后...