聚类改进的KNN文本分类算法研究

"基于聚类改进的KNN文本分类算法" 本文探讨了在EDA/PLD（电子设计自动化/可编程逻辑器件）领域中，针对永磁同步电机控制器设计中遇到的算法优化问题。特别关注了KNN（K-Nearest Neighbor，K最近邻）算法在大数据处理中的局限性及其改进策略。KNN算法在文本分类中的主要不足包括计算量大、误差可能较大以及k值选取的不确定性。为了解决这些问题，文章提出了特征选择和聚类改进的KNN（CLKNN）文本分类算法。 特征选择是文本分类的关键步骤，它涉及从原始数据集中挑选出最具代表性的特征，同时保持分类器的性能。文中提到，特征选择方法如信息增益（IG）、互信息（MI）、χ²统计（CHI）和文档频率（DF）等。通过比较，发现IG和CHI在特征提取方面表现较好。CHI方法因其计算复杂度较低、易于理解和应用而被采用。χ²统计用于衡量特征词与文本类别的相关性，通过计算χ²统计量来评估特征的重要性。 为改进传统的χ²特征提取方法，文章提出考虑特征在单个文档中出现的频率，引入文档内频度和类间集中度概念。通过计算特征在类别内的频度和分散程度，提出了改进的χ²函数，以更准确地选择特征。 随后，文章介绍了聚类改进的KNN文本分类算法（CLKNN）。首先，使用改进的χ²特征提取方法选择最优特征集合。接着，文本聚类化过程被用来优化分类效果，通过计算文本之间的相似度并应用收缩因子，以消除增长缓慢的簇。这一过程中，聚类中心的计算和收缩因子的调整有助于提高聚类的质量。 CLKNN算法结合了聚类和KNN的优点，通过聚类减少计算量，提高分类效率。在处理大量文本数据时，这种改进的算法能够更快地完成文本分类任务，尤其适用于大规模数据集。 该研究得到了国家自然科学基金等多个项目的资助，并由几位研究者共同完成，他们在模式识别、机器学习等领域有深入研究。实验和分析结果证明，基于聚类改进的KNN文本分类算法能有效进行文本分类，提高了传统KNN算法的效率。