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基于隐含语义的kNN文本分类研究
An k-NN Text Classification Based on Latent Semantic
【摘要】 介绍了传统的kNN的文本分类方法,分析其实质,指出其不足,提出了一种基于隐含语义的改进方案,并结合实际给出实验结果。
【Abstract】 This paper introduces the traditional kNN text classification and analyses the essential of it.For the shortage of traditional methods,the authors put forward an improved k-NN text classification based on latent semantic.The experi-mental results is given using the new method in the end.
【关键词】 kNN；
奇异值分解；
文本分类；
【Key words】 k Nearest Neighbor； Singular Value Decomposition； Text Classification；
【Key words】 k Nearest Neighbor； Singular Value Decomposition； Text Classification；
【基金】 国家高性能计算基金资助项目(编号:99319)
- 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2004年06期
- 【分类号】TP391.1
- 【被引频次】21
- 【下载频次】293