一种新颖的基于马氏距离的文本分类方法的研究OA
Study on a new text classification based on Mahalanobis distance
KNN(k最近邻算法)是文本挖掘领域最成熟最简单的分类方法之一.该方法对文本分类中的距离参数的选取敏感,错误的选择将导致分类精度降低,影响最终分类效果,该缺陷限制了KNN分类器在文本数据挖掘中的应用.因此,本文将马氏距离引入到文本分类领域,并将其与KNN算法相结合,提出了一种基于马氏距离的新的文本分类方法(Mahalanobis distance-KNN,MDKNN),该方法克服KNN算法对距离函数的敏感性.实验表明,与传统的KNN和Naive …查看全部>>
张素莉;潘欣
长春工程学院电气与信息工程学院,长春130012长春工程学院电气与信息工程学院,长春130012
信息技术与安全科学
马氏距离KNN分类器文本分类器
《长春工程学院学报（自然科学版）》 2011 (2)
102-105,4
吉林省科技厅青年基金的资助(20100190)吉林省教育厅基金项目资助(2010 No.422)
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