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指出传统KNN(k-nearest neighbor)算法的两大不足:一是计算开销大,分类效率低;二是在进行相似性度量和类别判断时,等同对待各特征项以及近邻样本,影响分类准确程度.针对第一点不足,提出三种改进策略,分别为:基于特征降维的改进、基于训练集的改进和基于近邻搜索方法的改进;针对第二点不足,提出两种改进策略,分别为:基于特征加权的改进和基于类别判断策略的改进.对每种改进策略中的代表方法进行...
改进KNN算法在垃圾邮件过滤中的应用
KNN 垃圾邮件过滤 文本分类
2007/12/27
[摘要]提出一种改进的KNN算法，并将其用于垃圾邮件的过滤问题。经实验证明，改进的算法能够降低K值和训练文本的分布对过滤效果的影响，减少垃圾邮件的误判和漏判，具有较好的过滤性能。