KNN är ett av de accepterade klassificeringsverktyget, det använde alla träningsprover i klassificeringen som orsakar en hög nivå av beräkning komplexitet.För att lösa detta problem, är det nödvändigt att kombinera traditionella KNN algoritm och K-Means kluster algoritm som föreslås i detta papper.Efter att ha avslutat förbehandling steg, det första att göra är att vikta ordet (term) genom att användaTerm Frekvens-Inverse Document Frequency (TF-IDF). TF-IDF vägde orden för beräkning av antalet ord som förekommer i ett dokument. För det andra, gruppera alla träningsprover av varje kategori av K-means algoritm, och ta alla klustercenter som det nya träningsprovet. För det tredje används de modifierade utbildningsproven för klassificering med KNN-algoritm. Slutligen, beräkna exaktheten i utvärderingen med hjälp av precision, återkallande och f-mått. Simuleringsresultaten visar att kombinationen av den föreslagna algoritmen i denna studie har en procentuell noggrannhet på 87 %, ett genomsnittsvärde på f-mätning = 0,8029 med de bästa k-värdena = 5 och beräkningen tar 55 sekunder för ett dokument.
al Ref, föreslog en metod som kombinerar traditionell k-NN-algoritm och k-Means klusteralgoritm.
Combination of K-Nearest Neighbor and K-Means based on Term Re-weighting for Classify Indonesian News
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}