基于类别特性的 KNN 文本分类算法改进

改进K-近邻法的文本分类算法分析与优化

文本自动分类技术是数据挖掘的重要分支，K-近邻法作为常见的文本分类算法之一，其存在一些局限性。基于对K-近邻法的分析，针对其不足提出了改进方案，在保证判定函数条件的前提下，优化了算法，避免了K值的搜索过程，从而降低了计算复杂性并提升了效率。实验证明，改进后的K-近邻法在文本分类任务中具有显著的效果。

数据挖掘 2 2024-08-03

基于改进模糊聚类的RBF神经网络集成文本分类

本方法利用模糊C均值算法简化和提取文本特征向量。结合自适应遗传算法优化RBF神经网络权值，构建RBF网络集成模型进行文本分类。实验验证了其较高的分类效率和准确率。

数据挖掘 3 2024-05-01

基于小规模标注语料的增量式Bayes文本分类算法

文本自动分类是数据挖掘和机器学习中重要的研究领域。针对难以获取大量带类标签的训练集的问题，提出了基于小规模标注语料的增量式Bayes文本分类算法。该算法分两种情况处理：一是对于新增有类标签的样本，直接重新计算其属于某类别的条件概率；二是对于新增无类标签的样本，利用现有分类器为其指定类标签，然后利用新样本来修正分类器。实验证明，该算法有效且可行，相较于Naive Bayes文本分类算法，精度更高。增量式Bayes分类算法的提出为分类器更新开辟了新的途径。

数据挖掘 1 2024-07-13

基于标签主题模型的网络文本分类研究

随着互联网的快速发展，文本自动分类在数据挖掘中显得尤为重要。基于标签主题模型的研究，更好地帮助人们挖掘和利用有用信息。

数据挖掘 2 2024-07-14

Web挖掘与文本分类中的特征选择算法

面对海量Web数据，如何高效处理和分析成为关键。特征选择算法作为数据挖掘、文本分类以及Web分类的核心技术之一，为我们提供了有效解决方案。通过筛选最具代表性的特征，该算法可以降低数据维度、提高模型效率，并提升分类精度。

数据挖掘 3 2024-05-25

基于Hadoop平台的大规模文本分类并行化研究

文本分类作为信息检索与数据挖掘的核心技术和研究热点，在近年来得到了广泛关注和快速发展。随着文本数据量的指数增长，有效管理这些数据的需求日益迫切。在分布式环境下，采用基于Hadoop平台的TFIDF分类算法，这是一种简单而有效的文本分类算法，基于向量空间模型和余弦相似度进行分类。通过对两个数据集的实验验证，结果表明这种并行化算法在大数据集上表现出色，具有实际应用的潜力。

数据挖掘 2 2024-07-14

数据挖掘文本分类题目及附件

数据挖掘竞赛题目：文本分类 附件资源：* 训练数据集* 测试数据集* 评分标准

数据挖掘 2 2024-05-15

用Python实现KNN分类算法

K最近邻（kNN）分类算法是数据挖掘中最简单的分类技术之一，其核心思想是根据样本在特征空间中与其最近的k个邻居的类别来决定该样本的类别归属。当一个样本的大多数最近邻居属于某一类别时，该样本也归属于该类别，并具有该类别的特性。kNN方法依赖于周围少数邻近样本的类别来做出分类决策，而非划分类域。该方法因其简单且有效而被广泛应用。

数据挖掘 2 2024-07-31

快速文本分类系统的新关键词提取方法

使用改进的分词方法，提取动词、虚词和停用词作为关键词。 应用评分算法筛选关键词。 分类123篇文档，提高分类速度而不影响准确率。

数据挖掘 4 2024-05-25