计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
2015年
1期
168-172
,共5页
文本分类%最近邻子空间搜索%最近邻搜索
文本分類%最近鄰子空間搜索%最近鄰搜索
문본분류%최근린자공간수색%최근린수색
text categorization%nearest subspace search%nearest neighbor search
在文本分类中,最近邻搜索算法具有思想简单、准确率高等优点,但通常在分类过程中的计算量较大.为克服这一不足,提出了一种基于最近邻子空间搜索的两类文本分类方法.首先提取每一类样本向量组的特征子空间,并通过映射将子空间变换为高维空间中的点,然后把最近邻子空间搜索转化为最近邻搜索完成分类过程.在Reuters-21578数据集上的实验表明,该方法能够有效提高文本分类的性能,具有较高的准确率、召回率和F1值.
在文本分類中,最近鄰搜索算法具有思想簡單、準確率高等優點,但通常在分類過程中的計算量較大.為剋服這一不足,提齣瞭一種基于最近鄰子空間搜索的兩類文本分類方法.首先提取每一類樣本嚮量組的特徵子空間,併通過映射將子空間變換為高維空間中的點,然後把最近鄰子空間搜索轉化為最近鄰搜索完成分類過程.在Reuters-21578數據集上的實驗錶明,該方法能夠有效提高文本分類的性能,具有較高的準確率、召迴率和F1值.
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