北京服装学院学报（自然科学版）
北京服裝學院學報（自然科學版）
북경복장학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF CLOTHING TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2011年
1期
55-59
,共5页
文本分类%Web挖掘%Bayes算法%KNN算法
文本分類%Web挖掘%Bayes算法%KNN算法
문본분류%Web알굴%Bayes산법%KNN산법
如何对Internet上的服装网页进行自动识别是服装资源挖掘研究的重要内容.本文研究了KNN算法和Bayes算法对服装网页测试集进行自动分类的效果.实验表明KNN和Bayes的分类准确率相当;特征提取的维数可以控制在一定的范围;过高的特征数目不一定有较高的分类准确率;针对领域特点进行算法或特征提取调整才能进一步提高分类的准确率.
如何對Internet上的服裝網頁進行自動識彆是服裝資源挖掘研究的重要內容.本文研究瞭KNN算法和Bayes算法對服裝網頁測試集進行自動分類的效果.實驗錶明KNN和Bayes的分類準確率相噹;特徵提取的維數可以控製在一定的範圍;過高的特徵數目不一定有較高的分類準確率;針對領域特點進行算法或特徵提取調整纔能進一步提高分類的準確率.
여하대Internet상적복장망혈진행자동식별시복장자원알굴연구적중요내용.본문연구료KNN산법화Bayes산법대복장망혈측시집진행자동분류적효과.실험표명KNN화Bayes적분류준학솔상당;특정제취적유수가이공제재일정적범위;과고적특정수목불일정유교고적분류준학솔;침대영역특점진행산법혹특정제취조정재능진일보제고분류적준학솔.
