基于聚类改进的KNN文本分类算法提升效率

"基于聚类改进的ＫＮＮ文本分类算法" 本文主要探讨了一种针对传统KNN（K-Nearest Neighbor，K最近邻）文本分类算法的优化策略，旨在解决KNN算法在大规模文本数据处理时效率低下的问题。传统KNN算法是一种无监督学习方法，无需预先设定参数，其简单易实现的特性使其在文本分类中得到广泛应用。然而，随着文本数量的增加，计算待测文本与所有样本的相似度会变得极其耗时，从而影响算法的效率。 为了改善这一情况，作者提出了一种基于聚类的改进KNN算法。首先，他们采用了改进的χ²统计量方法来提取文本特征，这种方法能够更好地捕捉文本的关键信息并降低数据的维度。接下来，利用聚类算法（如K-means，层次聚类等）对文本集合进行分簇，将大量文本划分为若干个具有相似性质的子集，这一步骤显著减少了需要计算相似度的样本数量。最后，在每个簇内应用改进的KNN方法进行分类，只在每个簇内部寻找最近邻，而不是在整个样本空间中，从而提高了算法的运行速度。 实验结果证明，这种基于聚类的改进KNN算法在保持良好分类性能的同时，显著提升了处理效率。关键词包括文本分类、KNN、聚类以及训练集，表明该研究关注的是如何在文本分类任务中有效地利用聚类技术优化KNN算法。 中图分类号和文献标志码表明，这篇研究论文属于计算机科学与技术领域的专业文献，具体在信息处理技术的子类别TP391.1。doi标识则提供了文章的在线可查性，方便读者检索原文。 通过这种方式，作者周庆平等不仅解决了KNN算法的效率问题，还为文本分类提供了一种新的思路，即通过预处理步骤减少计算复杂性，这对于大数据时代的文本分类任务具有重要的实践意义。这种方法可以广泛应用于信息检索、情感分析、垃圾邮件过滤等领域，为提升文本处理系统的性能提供了有价值的参考。