论文研究-基于位置的文本分类样本剪裁及加权方法.pdf

【文件属性】：

文件名称：论文研究-基于位置的文本分类样本剪裁及加权方法.pdf

文件大小：540KB

文件格式：PDF

更新时间：2022-09-27 22:55:57

论文研究

k近邻方法是文本分类中广泛应用的方法，对其性能的优化具有现实需求。使用一种改进的聚类算法进行样本剪裁以提高训练样本的类别表示能力；根据样本的空间位置先后实现了基于类内和类间分布的样本加权；改善了k近邻算法中的大类别、高密度训练样本占优现象。实验结果表明，提出的改进文本加权方法提高了分类器的分类效率。