电脑知识与技术
電腦知識與技術
전뇌지식여기술
COMPUTER KNOWLEDGE AND TECHNOLOGY
2011年
35期
9033-9034,9037
,共3页
樊东辉%王治和%陈建华%许虎寅
樊東輝%王治和%陳建華%許虎寅
번동휘%왕치화%진건화%허호인
KNN算法%DBSCAN算法%训练集
KNN算法%DBSCAN算法%訓練集
KNN산법%DBSCAN산법%훈련집
通过研究KNN算法,提出了一种利用训练集文本聚类结果改进KNN算法的方法,首先将训练集文本采用DBSCAN算法聚进行聚类,将训练集文本分为若干个簇,然后采用KNN算法对测试文档进行测试,最后用距离最近的n个簇中的若干训练集文本使用KNN算法对测试文本进行分类.实验表明,改进后的算法降低了计算量,提高了效率,同时对聚类结果有了一定的改进.
通過研究KNN算法,提齣瞭一種利用訓練集文本聚類結果改進KNN算法的方法,首先將訓練集文本採用DBSCAN算法聚進行聚類,將訓練集文本分為若榦箇簇,然後採用KNN算法對測試文檔進行測試,最後用距離最近的n箇簇中的若榦訓練集文本使用KNN算法對測試文本進行分類.實驗錶明,改進後的算法降低瞭計算量,提高瞭效率,同時對聚類結果有瞭一定的改進.
통과연구KNN산법,제출료일충이용훈련집문본취류결과개진KNN산법적방법,수선장훈련집문본채용DBSCAN산법취진행취류,장훈련집문본분위약간개족,연후채용KNN산법대측시문당진행측시,최후용거리최근적n개족중적약간훈련집문본사용KNN산법대측시문본진행분류.실험표명,개진후적산법강저료계산량,제고료효솔,동시대취류결과유료일정적개진.
