文本分类——快速kNN设计实现

最新推荐文章于 2025-03-21 20:41:00 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xsdjj/article/details/83829822
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本文介绍了kNN分类模型的基本思想，并对比了普通kNN与快速kNN（F-kNN）的实现。F-kNN通过优化数据结构，减少无效运算，显著提高了文本分类的效率。实验结果显示，F-kNN在分类时间上比传统kNN降低了90%以上，展示了其在性能优化方面的优势。

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内容提要

介绍

  文本分类——常见分类模型
  kNN分类模型的主要思想：通过给定一个未标注文档d，分类系统在训练集中查找与它距离最接近的k篇相邻(相似或相同)标注文档，然后根据这k篇邻近文档的分类标注来确定文档d的类别。

普通kNN实现

  一般常规的kNN计算新输入文档与训练集中样本之间的距离，都是新输入文档与每一训练集样本计算相似度。数据结构及计算过程示意图如下：

图 1 通用kNN相似度计算实现数据结构示意

   如图1所示，新输入文档将于已有训练样本的d1、d2、dm逐个计算相似度(Similarity)。一种颜色代表一次计算。
   由于文本具有词稀疏性(一篇文本一般仅含有几十到几百个词组，而词的总表中词的总数可以达到几十万。)，一般按照上述方法实现kNN算法，很多词语的搜索过程都是无用的，即根本搜索不到匹配的词或不用搜索。例如：新输入文本的词组t5、t10与d1、d3、dm的计算都为0，无效运算。

快速kNN实现

   本篇对普通kNN算法做了一些改进，调整训练文本的数据结构，不是一次计算未标注文本与一篇训练集文本的相似度，而是一次计算未标注文本中一个词(或特征)与训练集每篇文本的该词(或特征)的相似度分量。这样可以较大降低词的搜索空间ÿ

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