Abstract-Den traditionella KNN textklassificeringsalgoritmen använde alla träningsprover för klassificering, så det hade ett stort antal träningsprover och en hög grad av beräknings komplexitet, och det återspeglade inte heller den olika betydelsen av olika prover. I anspelning på de problem som nämns ovan, en förbättrad KNN text klassificering algoritm baserad på klustering center föreslås i detta dokument. För det första är de givna träningsseten komprimerade och proverna nära gränsen tas bort, så multipeakeffekten av utbildningsseten elimineras. För det andra är utbildningsproverna i varje kategori grupperade med k-medel klusteralgoritm, och alla klustercenter tas som nya träningsprover. För det tredje införs ett viktvärde som anger vikten av varje träningsprov enligt antalet prov i klustret som innehåller detta klustercenter. Slutligen används de modifierade proverna för att uppnå KNN:s textklassificering. Simuleringsresultaten visar att den algoritm som föreslås i detta dokument inte bara effektivt kan minska det faktiska antalet träningsprover och minska beräknings komplexiteten, utan också förbättra noggrannheten hos KNN:s textklassificeringsalgoritm.
I artikeln REF introduceras en förbättrad version av K-NN:s textklassificeringsalgoritm med hjälp av klusterbildning.
An Improved kNN Text Classification Algorithm based on Clustering
{'venue': 'Journal of Computers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}