C++实现KNN文本分类算法.docx
KNN 文本分类算法是基于事例的学习方法,也称懒惰式学习方法。它的大概思路是:对于某个待分类的样本点,在训练集中找离它最近的 k 个样本点,并观察这 k 个样本点所属类别。看这 k 个样本点中,那个类别出现的次数多,则将这类别标签赋予该待分类的样本点。 KNN 算法在算法实现上是很简单的,并不十分困难。第一步是给出实验条件,包括语料库格式、如何获得语料库、分割出训练语料库与测试语料库等。 在 C++ 实现 KNN 文本分类算法时,需要首先建立 VSM 模型,对训练集建立 VSM 模型,然后对测试集进行分类。下面是 C++ 代码的实现细节: 需要定义一个 Preprocess 类,用于对训练集和测试集进行预处理。然后,需要建立 VSM 模型,使用 map 来存储词语的词频信息。接着,对每个文档,计算其词频信息,并将其存储在 VSM 矩阵中。 在计算词频信息时,需要使用 TF-IDF 算法,该算法可以有效地减少词频信息的维度。TF-IDF 算法的思想是:对于每个词语,计算其在文档中的词频信息,并将其normalize 到 [0, 1] 之间。 在分类阶段,需要计算测试集中的每个文档与训练集中的每个文档的相似度,然后选择 k 个最相似的文档,统计这 k 个文档所属的类别,最后将类别标签赋予测试集中的文档。 在 C++ 实现 KNN 文本分类算法时,需要注意以下几点: 需要选择合适的词语表示方法,可以使用词频信息,也可以使用 TF-IDF 算法。 需要选择合适的距离度量方法,可以使用欧几里德距离、余弦距离等。 需要选择合适的分类算法,可以使用 KNN 算法,也可以使用其他机器学习算法。 KNN 文本分类算法是基于事例的学习方法,可以有效地分类文本数据。但是,需要注意算法的实现细节,选择合适的词语表示方法、距离度量方法和分类算法。
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- yubin12774086292013-10-27代码写的详细规范,不过注释相对较少,基础不好的同学不容易看懂。
- yuan_a_yuan2015-01-05还行吧,有点参考作用
- 即日启程UP2014-05-10内容详细,注释较少,需要计算机学的不错点。
- 子辰朔夜2014-07-26感觉不是很适用,word格式看起来比较麻烦
- LuoHuaYiShi2014-10-22还行吧,有点参考作用,就是注释太少了
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