Sammanfattning av denna webbsida: k är den viktigaste parametern i ett textkategoriseringssystem baserat på k-Nearest Neighbor algoritm (kNN).I klassificeringsprocessen bestäms först k närmaste dokument till test ett i träningssetet. Därefter kan predikeringen göras enligt kategorifördelningen mellan dessa k närmaste grannar. Generellt sett är klassfördelningen i träningssetet ojämn. Vissa klasser kan ha fler prover än andra. Därför är systemets prestanda mycket känslig för valet av parameter k. Och det är mycket troligt att ett fast k-värde kommer att resultera i en bias på stora kategorier. För att hantera dessa problem föreslår vi en förbättrad KNN algoritm, som använder olika antal närmaste grannar för olika kategorier, snarare än ett fast antal i alla kategorier. Fler prover (glänsande grannar) kommer att användas för att avgöra om ett testdokument ska klassificeras i en kategori, som har fler prover i träningssetet. Preliminära experiment på kinesisk text kategorisering visar att vår metod är mindre känslig för parametern k än den traditionella, och det kan korrekt klassificera dokument som tillhör mindre klasser med en stor k. Metoden är lovande i vissa fall, där uppskattning av parametern k via korsvalidering inte är tillåtet.
För att ta itu med detta problem föreslog de en reviderad k-Nearest Neighbor algoritm, som använder olika värden av k för olika klasser, snarare än ett fast k-värde REF.
An Improved k-Nearest Neighbor Algorithm for Text Categorization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}