文献类型：期刊文章

作　　者：李欢[1] 焦建民[2]

机构地区：[1]宁波大红鹰职业技术学院软件学院,浙江宁波315175 [2]南京航空航天大学民航学院,南京210016

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：浙江省教育厅2006年度高校科研计划(No.20060347)。

年　　份：2008

卷　　号：44

期　　号：32

起止页码：57-59

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了一种有效的k近邻分类文本分类算法,即SPSOKNN算法,该算法利用粒子群优化方法的随机搜索能力在训练集中随机搜索,在搜索k近邻的过程中,粒子群跳跃式移动,掠过大量不可能成为k近邻的文档向量,并且去除了粒子群进化过程中粒子速度的影响,从而可以更快速地找到测试样本的k个近邻.通过验证算法的有效性表明,在查找k近邻相同时,SPOSKNN算法的分类精度高于基本KNN算法。

关 键 词：K  近邻分类器  粒子群优化算法 相似度

分 类 号：TP18]