1、KNN算法的简介
kNN算法就是找到k个最相似的样本，这些样本所在的类，就是当前文档的所属的类。如下图：绿色圆圈表示你想分类的文本，其他是已知类别的样本。图中其他形状和绿色圆圈的距离代表了相似度。如果k = 3，就是取3个最相似的文本，那么1个蓝色框，2红色三角被选中，因为红色三角多，则绿色圆圈所属的类就是红色三角所在的类。如果k = 5，3个蓝色框和2个红色三角选中，那么就属于蓝色框所属于的类。kNN你也可以取多个类别，就是绿色圆圈既属于蓝色框，也属于红色三角所属的类别。
2、KNN算法分类的一般过程的定义
（1）样本的选择
（2）中文文本分词（工具如下：Rwordseg,LTP,Bamboo,RostCM）
（3）特征的选择（CHI，IG等）
（4）向量空间模型的构建（将文档转换成VSM，每一个特征的值是由TF-IDF计算，特征项的个数是所有文本文档集合的总体弃掉重复的单词）
（5）将 预测的文本分词与样本进行计算，主要使用余弦定理进行计算如下
（6）对结果进行测试是否满足准确率
（7）如果准确率太低，可以调整样本等一些其他的措施
KNN算法的缺点，如果训练的样本过多，则容易造成内存的溢出，因此我们可以改进KNN算法。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://bianchenghao.cn/hz/115810.html