江西师范大学学报（自然科学版）
江西師範大學學報（自然科學版）
강서사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF JIANGXI NORMAL UNIVERSITY（NATURAL SCIENCES EDITION）
2007年
4期
383-386
,共4页
不确定性推理%k近邻法%文本分类
不確定性推理%k近鄰法%文本分類
불학정성추리%k근린법%문본분류
在文本分类中k-NN分类方法简洁而有效,但在多类分类问题中,由于类的重叠和属性的不足导致训练文本和类边界出现不确定性,而传统k-NN分类方法无法处理这种不确定性.该文借助于几种经典的不确定性推理方法:DS证据理论、模糊集理论、模糊-粗糙集理论,来改进传统k-NN文本分类方法,实验表明基于不确定性推理的方法能够提高文本分类的精度和召回率.
在文本分類中k-NN分類方法簡潔而有效,但在多類分類問題中,由于類的重疊和屬性的不足導緻訓練文本和類邊界齣現不確定性,而傳統k-NN分類方法無法處理這種不確定性.該文藉助于幾種經典的不確定性推理方法:DS證據理論、模糊集理論、模糊-粗糙集理論,來改進傳統k-NN文本分類方法,實驗錶明基于不確定性推理的方法能夠提高文本分類的精度和召迴率.
재문본분류중k-NN분류방법간길이유효,단재다류분류문제중,유우류적중첩화속성적불족도치훈련문본화류변계출현불학정성,이전통k-NN분류방법무법처리저충불학정성.해문차조우궤충경전적불학정성추리방법:DS증거이론、모호집이론、모호-조조집이론,래개진전통k-NN문본분류방법,실험표명기우불학정성추리적방법능구제고문본분류적정도화소회솔.
