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基于apiori算法改进的knn文本分类方法
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2017-11-09
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随着互联网信息的飞速增长，文本分类变成了一项处理和资质文本信息的关键技术。文本分类技术可用于分类新闻，在互联网上寻找有趣的信息，或者通过超文本去直到用户的搜索，因为手动建立文本分类器是很困难和耗时的，通过实例去学习分类在这方面就很有优势。
一般的文本分类分为这几个步骤，首先是建立文档的表示模型，即通过若干特征去表示一个文本，因为一般情况下一篇文章都有着成百上千的特征向量，直接进行分类会有很大的时间和空间上的消耗，所以在分类之前，必须先进行特征降维，特征降维的方法主要有信息增益，X2统计，互信息，tf‘-idf等方法，然后就要开始进行分类，常用的一些方法有贝叶斯，knn，支持向量机，关联规则等。其中应用较广的knn等方法中存在受文章长短影响和忽略了语义关联的影响等一些问题。本文针对这些问题结合了apiori算法与knn算法，解决了上述的问题。
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