电脑开发与应用
電腦開髮與應用
전뇌개발여응용
COMPUTER DEVELOPMENT & APPLICATIONS
2014年
5期
1-3
,共3页
模糊形式概念分析%文本分类%K近邻
模糊形式概唸分析%文本分類%K近鄰
모호형식개념분석%문본분류%K근린
fuzzy formal concept analysis%text classification%K-nearest neighbor
提出了一种基于模糊形式概念分析的文本分类模型，通过概念化文本到一个更加抽象的概念形式，以概念而非文本作为训练样本，最终结合近邻分类算法实现文本分类决策。实验结果表明该算法有很好的性能。
提齣瞭一種基于模糊形式概唸分析的文本分類模型，通過概唸化文本到一箇更加抽象的概唸形式，以概唸而非文本作為訓練樣本，最終結閤近鄰分類算法實現文本分類決策。實驗結果錶明該算法有很好的性能。
제출료일충기우모호형식개념분석적문본분류모형，통과개념화문본도일개경가추상적개념형식，이개념이비문본작위훈련양본，최종결합근린분류산법실현문본분류결책。실험결과표명해산법유흔호적성능。
In this paper,a text classification model is proposed based on fuzzy formal concept analysis to conceptualize documents into a more abstract form of concepts,and these are used as the training examples. Then KNN classification algorithm is used to achieve the classification of texts. The experimental results indicate superior performance.
