改进K-近邻法的文本分类算法分析与优化

论文提出了一种基于独立类别特性的改进 KNN 文本分类算法，该算法通过利用文本的不同类别特征来提高分类精度。

大数据K-近邻(K-NN)计算复杂度高，为解决此问题，提出一种基于HBase和SimHash的大数据K-近邻分类算法。该算法利用SimHash算法将大数据集映射到Hamming空间，得到哈希签名值集合。然后，将样例的行键与值的二元对存储到HBase数据库中，行键为样例的哈希签名值，值为样例的类别。对于测试样例，以其哈希签名值作为行键，从HBase数据库中获取所有样例的值，通过对这些值进行多数投票，得到测试样例的类别。与基于MapReduce的K-NN和基于Spark的K-NN相比，该算法在运行时间和测试精度方面均有优势。实验结果表明，在保持分类能力的前提下，该算法的运行时间远低于其他两种方法。

K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种机器学习算法，被广泛应用于分类和回归问题。该算法基于实例学习，通过找出训练集中与新样本最接近的K个样本，利用它们的类别进行预测。详细介绍了KNN算法的实现步骤：数据预处理，距离计算，最近邻选择，类别决策以及评估与优化。此外，提供了K-近邻法分类代码的下载链接，可以帮助读者理解并实现该算法。

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。

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。

matlab集成c代码基于KNN算法实现了MNIST手写体数字识别。KNN全称K- Nearest Neighbors，即K个最近邻居。通过欧式距离选出测试样本最相似的邻居，多数邻居的标签确定样本的标签。为学习matlab的实践，详细介绍了数据集处理、图像二值化、训练样本的矩阵化过程。

在机器学习中，K近邻算法被广泛应用于葡萄酒分类任务。该算法通过比较葡萄酒样本的特征，将其归类到不同的品种中。K近邻算法的研究和应用为葡萄酒分类提供了一种高效且可靠的解决方案。

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