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本文将潜在语义索引理论与支持向量机方法相结合,对文本向量各维与文本的语义联系进行特征抽取,建立了完整的基于潜在语义索引的支持向量机文本分类模型,分析了该方法与分词的维数以及SVM惩罚因子选择之间的关系.并在NN-SVM分类算法的基础上,通过计算样本点与其最近邻点类别的异同以及该点与其k个同类近邻点在核空间的平均距离来修剪混淆点,提出了一种改进的NN-SVM算法:KCNN-SVM算法.利用该算法对降维后的训练集进行修剪.实验表明,用新的模型进行文本分类,与单纯支持向量机相比,受到文本分词维数以及支持向量机惩罚因子的影响更小,其分类正确率更高. 相似文献
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KNN分类算法改进研究进展 总被引：5，自引：0，他引：5
指出传统KNN(k-nearest neighbor)算法的两大不足:一是计算开销大,分类效率低;二是在进行相似性度量和类别判断时,等同对待各特征项以及近邻样本,影响分类准确程度.针对第一点不足,提出三种改进策略,分别为:基于特征降维的改进、基于训练集的改进和基于近邻搜索方法的改进;针对第二点不足,提出两种改进策略,分别为:基于特征加权的改进和基于类别判断策略的改进.对每种改进策略中的代表方法进行介绍并加以评述. 相似文献
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文本分类是信息检索领域的重要应用之一,由于采用统一特征向量形式表示所有文档,导致针对每个文档的特征向量具有高维性和稀疏性,从而影响文档分类的性能和精度。为有效提升文本特征选择的准确度,本文首先提出基于信息增益的特征选择函数改进方法,提高特征选择的精度。KNN(K-Nearest Neighbor)算法是文本分类中广泛应用的算法,本文针对经典KNN计算量大、类别标定函数精度不高的问题,提出基于训练集裁剪的加权KNN算法。该算法通过对训练集进行裁剪提升了分类算法的计算效率,通过模糊集的隶属度函数提升分类算法的准确性。在公开数据上的实验结果及实验分析证明了算法的有效性。 相似文献
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若要有效地实现文本分类,关键是对高维特征空间进行降维,降维方法分为特征选择和特征提取.本文对已有特征选择方法分析后发现,这些方法仅利用文档数来选择特征,没有考虑特征项的权重.为了找出本质特征,我们提出了一种基于特征项与类之间模糊关系的特征选择方法,引入特征项权重来确定其隶属度.采用KNN分类器,在Reuters-21578标准文本数据集上进行了训练和测试.实验表明,宏平均和微平均都达到了最高,分别为81.82%和94.88%,宏平均比IG,CHI提高了4.73%和1.12%,微平均比IG,CHI提高了1.56%和0.21%. 相似文献
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一种k-NN文本分类器的改进方法 总被引：7，自引：0，他引：7
自动文本分类是提高信息利用效率和质量的有效方法。训练文本分布的不均匀会对分类的效果产生负面影响,而在实际中,很难使训练文本的分布达到均匀。针对这一问题,提出了一种改进的k-NN文本分类方法。通过在英文和中文两个文本集的实验表明,改进后的方法不仅分类的准确性有了提高,而且表现出较好的稳定性。 相似文献
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施洁斌 《现代图书情报技术》2004,20(7):27-29
提出了将支持向量机应用于文本自动分类的研究，与常用的K-最邻近法相比，无论是对训练数据集还是测试数据集均具有一定的优势，而且不同特征选择方法对支持向量机的影响要比K-最邻近法小。此外，从研究中的不同特征选择的评价函数来看，它们对分类有一定的影响，应用X2统计进行特征选择的分类正确率最高，其次是文本证据权，而期望交叉熵的效果最差，说明特征选择在文本自动分类中也是相当重要的。 相似文献
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基于KNN与自动检索的迭代近邻法在自动分类中的应用 总被引：8，自引：3，他引：8
本文研究了一种基于KNN与自动检索的自动分类算法———迭代近邻法 (IterativeKNN ,I KNN) ,用以解决KNN算法在小样本库的环境下分类效果不佳的问题。在无法得到足够的定类样本时 ,通过检索的方法将待分样本的局部主题特征放大 ,进而得到足够定类的相似样本。实验证明 ,迭代近邻法既增加了获取相似样本的几率 ,同时也有效地控制了样本相似度条件限制放宽后可能引入的分类噪声 ,在实际应用中能较好地提升自动分类系统的查全率和查准率。 相似文献
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本文依据KNN分类算法和反馈学习的思想,在分析中文文本分类过程的基础上,给出了基于反馈学习的中文文本分类模型和基于KNN的中文文本分类反馈学习过程。通过实验研究了反馈学习对中文文本分类模型性能的影响。结果表明,反馈学习是实时变化信息的一种有效的学习方法,它对训练不充分的文本分类器具有很大的改善作用。 相似文献
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基于机器学习的自动文本分类模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
基于机器学习的方法是自动文本分类中非常重要的一大类方法。本文先给出了形式化的定义，提出了自动文本分类的流程模型，然后选取了支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法作为一个典型例子进行分析，最后作者通过一个中文文本分类实验评价了该算法的效果。 相似文献
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一种基于k-最近邻的无监督文本分类算法 总被引：2，自引：0，他引：2
k-最近邻分类(KNN)是一种广泛使用的文本分类方法,但是该方法并不适用分布不均匀的数据集,同时对k值也比较敏感.本文分析了传统KNN方法的不足及产生这些不足的根本原因,并提出一种无监督的KNN文本分类算法(UKNNC).该方法先采用误差平方和准则自适应地从k个最近邻居所包含的各类别中挑选与输入文档于同一簇的部分邻居作为参照,然后根据输入文档对各类参照邻居核密度的扰动程度进行分类.实验证明该方法具有更高的分类质量,能够有效适用于分布复杂的数据集,同时分类结果对k值不敏感. 相似文献
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Although considerable research has been conducted in the field of hierarchical text categorization, little has been done on automatically collecting labeled corpus for building hierarchical taxonomies. In this paper, we propose an automatic method of collecting training samples to build hierarchical taxonomies. In our method, the category node is initially defined by some keywords, the web search engine is then used to construct a small set of labeled documents, and a topic tracking algorithm with keyword-based content normalization is applied to enlarge the training corpus on the basis of the seed documents. We also design a method to check the consistency of the collected corpus. The above steps produce a flat category structure which contains all the categories for building the hierarchical taxonomy. Next, linear discriminant projection approach is utilized to construct more meaningful intermediate levels of hierarchies in the generated flat set of categories. Experimental results show that the training corpus is good enough for statistical classification methods. 相似文献