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基于中心向量的多級分類KNN算法研究

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　　針對KNN算法在中文文本分類時的兩個不足：訓練樣本分布不均，分類時計算開銷大的問題，在已有改進算法的基礎上進行了更深入的研究，提出多級分類KNN算法。算法首先引入基于密度的思想對訓練樣本進行調整，通過樣本裁減技術使樣本分布更趨于理想的均勻狀態(tài)，同時計算各類別的類中心向量。在保證類中心向量準確性的前提條件下，使分類階段的復雜計算提前到分類器的訓練過程中。最后一級選用合適的m值（預選類別個數），根據最近鄰思想對待分類文本進行所屬類別判定。實驗結果表明，該算法在不損失分類精度的情況下，不僅降低了計算復雜度，而且顯著提高了分類速度。

基于中心向量的多級分類KNN算法研究

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